اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی ابزار جستجوی هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی ابزار جستجوی هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش اطلاعات

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در جستجو و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و جستجوی اطلاعات
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. مبانی جستجو و بازیابی اطلاعات
• 5. روش‌های سنتی جستجو
• 6. محدودیت‌های جستجوی سنتی
• 7. معرفی بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش
• 8. مفهوم بازیابی اطلاعات افزوده (RAG)
• 9. اجزای اصلی سیستم RAG
• 10. مرحله دریافت پرس و جو
• 11. پردازش اولیه پرس و جو
• 12. شناسایی نیت کاربر
• 13. تکنیک‌های استخراج موجودیت نام‌دار (NER)
• 14. بازیابی اسناد مرتبط
• 15. روش‌های برداری برای نمایش متن
• 16. تکنیک TF-IDF
• 17. تکنیک Word Embeddings
• 18. مدل‌های ترنسفورمر در بازیابی
• 19. مدل‌های BERT برای بازیابی
• 20. مدل‌های Sentence-BERT
• 21. شاخص‌گذاری و بازیابی اسناد
• 22. ساخت پایگاه دانش
• 23. انواع پایگاه دانش
• 24. مدیریت پایگاه دانش
• 25. به‌روزرسانی پایگاه دانش
• 26. تولید پاسخ با LLMs
• 27. مبانی تولید متن در LLMs
• 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 29. تکنیک Prompt Engineering
• 30. طراحی پرس و جوهای مؤثر
• 31. استراتژی‌های بازیابی اسناد
• 32. بازیابی چند مرحله‌ای
• 33. استفاده از دانش خارجی
• 34. ترکیب نتایج جستجو
• 35. ارزیابی سیستم‌های جستجو
• 36. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
• 37. دقت (Precision) و بازخوانی (Recall)
• 38. امتیاز F1
• 39. نرخ خطا (Error Rate)
• 40. ارزیابی کیفیت پاسخ
• 41. کاربرد RAG در جستجوی فایل
• 42. پیاده‌سازی RAG برای جستجوی فایل
• 43. ذخیره‌سازی فایل‌ها و فراداده‌ها
• 44. ایندکس‌گذاری فایل‌ها
• 45. پردازش محتوای فایل‌ها
• 46. فیلتر کردن فایل‌های نامرتبط
• 47. استفاده از LLMs برای درک محتوا
• 48. تولید پرس و جوهای پیشرفته
• 49. بهبود دقت جستجو در فایل‌ها
• 50. مدیریت انواع فایل‌ها (متن، PDF، ...)
• 51. استفاده از OCR برای تصاویر
• 52. پردازش فایل‌های حجیم
• 53. امنیت در جستجوی فایل
• 54. حفظ حریم خصوصی اطلاعات
• 55. مدیریت دسترسی به فایل‌ها
• 56. پیاده‌سازی رابط کاربری
• 57. طراحی تجربه کاربری (UX)
• 58. نمایش نتایج جستجو
• 59. قابلیت فیلتر نتایج
• 60. مرتب‌سازی نتایج
• 61. ارائه خلاصه‌ای از نتایج
• 62. قابلیت بازخورد کاربران
• 63. مدل‌های زبانی پیشرفته برای RAG
• 64. معماری Retrieval-Augmented Generation
• 65. تکنیک‌های بهبود بازیابی
• 66. تکنیک‌های بهبود تولید
• 67. مدیریت حافظه در سیستم‌های مکالمه‌ای
• 68. کاربرد RAG در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 69. طراحی سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر RAG
• 70. استخراج اطلاعات از اسناد
• 71. تولید پاسخ‌های منسجم
• 72. مدیریت ابهام در پرس و جوها
• 73. تکنیک‌های رفع ابهام
• 74. یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود
• 75. آموزش مدل‌ها با داده‌های واقعی
• 76. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 77. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 78. رفع سوگیری در RAG
• 79. شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 80. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 81. کاربرد RAG در حوزه‌های مختلف
• 82. جستجوی اسناد حقوقی
• 83. جستجوی مقالات علمی
• 84. جستجوی مستندات فنی
• 85. جستجوی اطلاعات پزشکی
• 86. کاربرد RAG در اتوماسیون اداری
• 87. ساخت دستیاران مجازی هوشمند
• 88. توسعه ابزارهای دانش‌بنیان
• 89. آینده هوش مصنوعی در جستجو
• 90. روندهای نوین در RAG
• 91. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی
• 92. استانداردهای فنی در RAG
• 93. بهینه‌سازی عملکرد سیستم RAG
• 94. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 95. ملاحظات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• 96. تست و اعتبارسنجی سیستم
• 97. مستندسازی فنی پروژه
• 98. راهنمای توسعه‌دهندگان
• 99. اصول مهندسی نرم‌افزار در RAG
• 100. مدیریت چرخه عمر سیستم