اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی تنظیمات زمینه در سیستم‌های بازیابی اطلاعات با هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی تنظیمات زمینه در سیستم‌های بازیابی اطلاعات با هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: سیستم‌های بازیابی اطلاعات و تولید محتوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی بازیابی اطلاعات
• 3. معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 4. مفهوم بازیابی اطلاعات مبتنی بر پرس‌وجو
• 5. نشانه‌گذاری و نمایه‌سازی اسناد
• 6. ساختارهای داده برای نمایه‌سازی
• 7. الگوریتم‌های رتبه‌بندی اسناد
• 8. مدل‌های بازیابی اطلاعات سنتی (Boolean, Vector Space)
• 9. مدل‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر زبان
• 10. بهبود دقت در بازیابی اطلاعات
• 11. ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 12. مقدمه‌ای بر سیستم‌های تولید محتوا
• 13. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 14. مدل‌های زبانی آماری
• 15. مدل‌های زبانی عصبی
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 18. شبکه‌های حافظه پیچیده (GRU)
• 19. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 20. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 21. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 22. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 23. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 24. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 25. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 26. تولید متن (Text Generation)
• 27. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. مقدمه‌ای بر بازیابی افزوده تولید (RAG)
• 29. معماری پایه سیستم‌های RAG
• 30. مولفه‌های کلیدی سیستم‌های RAG
• 31. مخازن دانش برای RAG
• 32. استراتژی‌های شاخص‌گذاری داده‌ها
• 33. تکنیک‌های بازیابی اسناد مرتبط
• 34. فرایند تولید پاسخ در RAG
• 35. بهینه‌سازی فرایند بازیابی
• 36. تنظیم زمینه (Context Tuning) چیست؟
• 37. اهمیت تنظیم زمینه در RAG
• 38. انواع رویکردهای تنظیم زمینه
• 39. تنظیم زمینه در سطح اسناد
• 40. تنظیم زمینه در سطح قطعات (Chunks)
• 41. تنظیم زمینه در سطح جملات
• 42. بهینه‌سازی اندازه قطعات
• 43. روش‌های همپوشانی قطعات
• 44. تاثیر طول زمینه بر عملکرد
• 45. مدیریت زمینه طولانی
• 46. تکنیک‌های کاهش ابعاد زمینه
• 47. انتخاب بهترین قطعات برای زمینه
• 48. فیلتر کردن اطلاعات نامربوط
• 49. روش‌های امتیازدهی و رتبه‌بندی قطعات
• 50. تنظیم پارامترهای بازیابی
• 51. تنظیم پارامترهای تولید
• 52. بهینه‌سازی تعامل بین بازیابی و تولید
• 53. تنظیم زمینه برای مدل‌های زبانی
• 54. تنظیم زمینه در زمان استنتاج (Inference-time)
• 55. تنظیم زمینه در زمان آموزش (Training-time)
• 56. تنظیم زمینه با استفاده از بازخورد کاربر
• 57. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم زمینه
• 58. استفاده از فراداده (Metadata) در تنظیم زمینه
• 59. تنظیم زمینه برای پرس‌وجوهای پیچیده
• 60. تنظیم زمینه برای دامنه‌های تخصصی
• 61. ارزیابی تاثیر تنظیم زمینه
• 62. معیارهای ارزیابی سیستم‌های RAG
• 63. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولیدی
• 64. ارزیابی ارتباط قطعات بازیابی شده
• 65. آزمون A/B برای تنظیم زمینه
• 66. مطالعات موردی تنظیم زمینه
• 67. بهبود عملکرد سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 68. تولید محتوای خلاقانه با RAG
• 69. کاربرد RAG در خدمات مشتریان
• 70. کاربرد RAG در تحقیقات علمی
• 71. کاربرد RAG در آموزش
• 72. چالش‌های پیاده‌سازی RAG
• 73. ملاحظات اخلاقی در RAG
• 74. امنیت داده‌ها در سیستم‌های RAG
• 75. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 76. آینده پژوهش در RAG
• 77. تکنیک‌های پیشرفته‌تر بازیابی
• 78. مدل‌های مولد پیشرفته‌تر
• 79. سیستم‌های RAG ترکیبی
• 80. RAG با حافظه بلندمدت
• 81. RAG چندوجهی (Multimodal RAG)
• 82. تنظیم زمینه پویا
• 83. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 84. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 85. استقرار سیستم‌های RAG
• 86. نظارت و نگهداری سیستم‌های RAG
• 87. روش‌های تشخیص و رفع خطا
• 88. توسعه ابزارها و فریم‌ورک‌های RAG
• 89. همکاری با متخصصان حوزه
• 90. اصول مهندسی نرم‌افزار در RAG
• 91. مدیریت پروژه در توسعه RAG
• 92. مستندسازی سیستم‌های RAG
• 93. آموزش کاربران سیستم‌های RAG
• 94. تست و اعتبارسنجی سیستم‌ها
• 95. رویکردهای تکرارشونده در توسعه
• 96. ارتباط با جامعه علمی
• 97. پژوهش‌های آینده در بهینه‌سازی زمینه