اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بازیابی اطلاعات متنی پیشرفته با مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بازیابی اطلاعات متنی پیشرفته با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات متنی
• 2. مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات
• 3. تاریخچه مختصر بازیابی اطلاعات
• 4. مدل‌های سنتی بازیابی اطلاعات
• 5. مدل‌های مبتنی بر واژگان
• 6. مدل‌های مبتنی بر بردار
• 7. شاخص‌گذاری و بازیابی
• 8. ارزیابی عملکرد سیستم‌های بازیابی
• 9. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1)
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 11. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 12. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. نمایش متنی در NLP
• 17. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
• 18. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 19. مدل‌های زبانی کلاسیک
• 20. N-gram مدل‌ها
• 21. مدل‌های زبانی آماری
• 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 23. معماری ترنسفورمر
• 24. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 26. BERT و مفاهیم آن
• 27. GPT و مفاهیم آن
• 28. مدل‌های زبانی برای بازیابی اطلاعات
• 29. چالش‌های بازیابی اطلاعات با LLMs
• 30. بازیابی اطلاعات بدون نظارت
• 31. رتبه‌بندی متنی متراکم (Dense Retriever Ranking)
• 32. معرفی مدل‌های متراکم
• 33. یادگیری نمایش‌های متنی متراکم
• 34. ساخت مجموعه داده برای آموزش
• 35. روش‌های استخراج داده‌های آموزشی
• 36. استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 37. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی
• 38. روش‌های نمونه‌برداری مثبت و منفی
• 39. مقدمه‌ای بر رتبه‌بندی بدون نظارت
• 40. استفاده از LLMs برای رتبه‌بندی
• 41. مدل‌های متراکم برای رتبه‌بندی
• 42. بهینه‌سازی نمایش‌های متنی
• 43. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 44. تنظیم دقیق برای وظایف بازیابی
• 45. آموزش مدل‌های متراکم
• 46. تکنیک‌های آموزش مدل‌های متراکم
• 47. بهبود دقت رتبه‌بندی
• 48. استفاده از LLMs برای بهبود رتبه‌بندی
• 49. رتبه‌بندی متراکم با استفاده از LLMs
• 50. معماری‌های ترکیبی برای رتبه‌بندی
• 51. مدل‌های چندوجهی (Multimodal) در بازیابی
• 52. کاربردهای LLMs در بازیابی اطلاعات
• 53. بازیابی پرس‌وجوهای پیچیده
• 54. بازیابی اسناد طولانی
• 55. بازیابی اطلاعات در حوزه‌های تخصصی
• 56. ارزیابی مدل‌های رتبه‌بندی متراکم
• 57. متریک‌های ارزیابی پیشرفته
• 58. تحلیل خطا در سیستم‌های بازیابی
• 59. بهبود کارایی سیستم‌های بازیابی
• 60. مقایسه با روش‌های سنتی
• 61. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 62. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 63. کتابخانه‌های NLP (Hugging Face Transformers)
• 64. ساخت پایپ‌لاین بازیابی اطلاعات
• 65. ذخیره‌سازی و جستجوی نمایش‌های متنی
• 66. استفاده از پایگاه‌های داده برداری
• 67. بهینه‌سازی جستجو در پایگاه‌های داده برداری
• 68. مقیاس‌پذیری سیستم‌های بازیابی
• 69. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 70. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 71. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 72. آیندهٔ بازیابی اطلاعات با LLMs
• 73. روندهای تحقیقاتی جدید
• 74. مدل‌های زبانی مولد در بازیابی
• 75. بازیابی اطلاعات تعاملی
• 76. کاربردهای تجاری LLMs در بازیابی
• 77. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
• 78. مطالعات موردی (Case Studies)
• 79. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی
• 80. کاربرد در موتورهای جستجو
• 81. کاربرد در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 82. کاربرد در خلاصه‌سازی متنی
• 83. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. تکنیک‌های پیشرفته در نمایش متنی
• 85. یادگیری نمایش‌های متنی پویا
• 86. مدل‌های زبانی برای درک معنایی
• 87. تکنیک‌های تولید پاسخ با LLMs
• 88. استفاده از LLMs برای بهبود پرس‌وجوها
• 89. مدل‌های مولد برای بازیابی پرس‌وجو
• 90. تکنیک‌های استنتاج در LLMs
• 91. استنتاج مبتنی بر دانش
• 92. استنتاج منطقی با LLMs
• 93. مدل‌های زبانی برای درک زمینه
• 94. بازیابی اطلاعات در زبان فارسی
• 95. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 96. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 97. تکنیک‌های تنظیم دقیق برای زبان فارسی
• 98. مطالعات موردی در زبان فارسی
• 99. ارزیابی مدل‌های بازیابی در زبان فارسی
• 100. کتابخانه‌های فارسی برای NLP