اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر با جستجوی عامل‌محور با Qdrant و Haystack

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر با جستجوی عامل‌محور با Qdrant و Haystack

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
• 3. یادگیری بدون نظارت و خوشه بندی
• 4. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. تحلیل احساسات و کاربردهای آن
• 6. مدل سازی موضوعی و کاربردهای آن
• 7. مقدمه ای بر سیستم های توصیه‌گر
• 8. انواع سیستم های توصیه‌گر
• 9. فیلترینگ مشارکتی
• 10. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 11. معرفی Qdrant به عنوان موتور پایگاه داده برداری
• 12. نصب و پیکربندی Qdrant
• 13. مفاهیم اصلی Qdrant: مجموعه ها، نقاط، فیلدها
• 14. ایجاد و مدیریت مجموعه ها در Qdrant
• 15. درج و بازیابی داده ها در Qdrant
• 16. جستجوی شباهت در Qdrant
• 17. فیلتر کردن نتایج جستجو در Qdrant
• 18. کاربرد Qdrant در سیستم های توصیه‌گر
• 19. معرفی Haystack: چارچوبی برای ساخت برنامه های NLP
• 20. نصب و پیکربندی Haystack
• 21. مفاهیم اصلی Haystack: DocumentStores, Retrievers, Readers, Pipelines
• 22. یکپارچه سازی Qdrant با Haystack
• 23. ساخت DocumentStore با استفاده از Qdrant در Haystack
• 24. پیاده سازی Retriever با استفاده از Qdrant
• 25. استفاده از Reader برای استخراج اطلاعات
• 26. ساخت Pipeline در Haystack
• 27. ساخت سیستم توصیه‌گر ساده با Qdrant و Haystack
• 28. تکنیک های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 29. مدل های زبانی پیشرفته (مانند BERT)
• 30. استفاده از مدل های زبانی پیشرفته در Haystack
• 31. آموزش مدل های سفارشی برای NLP
• 32. ارزیابی سیستم های توصیه‌گر
• 33. معیارهای ارزیابی سیستم های توصیه‌گر
• 34. تکنیک های تنظیم پارامترها در Qdrant
• 35. تکنیک های تنظیم پارامترها در Haystack
• 36. بهینه سازی عملکرد سیستم توصیه‌گر
• 37. مقیاس پذیری سیستم های توصیه‌گر
• 38. امنیت در سیستم های توصیه‌گر
• 39. حفظ حریم خصوصی داده ها در سیستم های توصیه‌گر
• 40. کاربردهای پیشرفته سیستم های توصیه‌گر
• 41. سیستم های توصیه‌گر در حوزه تجارت الکترونیک
• 42. سیستم های توصیه‌گر در حوزه رسانه
• 43. سیستم های توصیه‌گر در حوزه سلامت
• 44. ملاحظات اخلاقی در سیستم های توصیه‌گر
• 45. مقدمه ای بر عامل های هوشمند (Agents)
• 46. معماری عامل های هوشمند
• 47. جستجوی عامل محور (Agentic Search)
• 48. پیاده سازی عامل های هوشمند با Haystack
• 49. طراحی عامل های هوشمند برای پرس و جوهای پیچیده
• 50. استفاده از ابزارها (Tools) توسط عامل ها
• 51. اتصال عامل ها به Qdrant برای بازیابی اطلاعات
• 52. ساخت سیستم های توصیه‌گر پویا با عامل های هوشمند
• 53. مدیریت وضعیت (State Management) برای عامل ها
• 54. برنامه ریزی (Planning) برای عامل های هوشمند
• 55. عامل های هوشمند مبتنی بر زبان های بزرگ (LLMs)
• 56. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای عامل ها
• 57. چالش ها و فرصت های عامل های هوشمند
• 58. ارزیابی عامل های هوشمند
• 59. کاربردهای عامل های هوشمند در سیستم های توصیه‌گر
• 60. عامل های هوشمند برای پرس و جوهای چند مرحله ای
• 61. استفاده از حافظه (Memory) در عامل های هوشمند
• 62. مدل های دانش (Knowledge Graphs) و عامل ها
• 63. ادغام Qdrant با مدل های دانش
• 64. طراحی سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر دانش
• 65. تکنیک های پیشرفته جستجوی عامل محور
• 66. جستجوی عامل محور برای کشف اطلاعات
• 67. جستجوی عامل محور برای حل مسئله
• 68. مدیریت خطا و بازیابی در عامل های هوشمند
• 69. تست و اشکال زدایی عامل های هوشمند
• 70. ملاحظات پیاده سازی عامل های هوشمند
• 71. انتخاب معماری مناسب برای عامل ها
• 72. روش های آموزش و ارزیابی عامل ها
• 73. آینده عامل های هوشمند در سیستم های توصیه‌گر
• 74. جمع بندی و گام های بعدی
• 75. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
• 76. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم های توصیه‌گر
• 77. مقدمه ای بر پردازش تصویر در سیستم های توصیه‌گر
• 78. ادغام پردازش تصویر با Qdrant و Haystack
• 79. سیستم های توصیه‌گر چندوجهی (Multimodal Recommenders)
• 80. کاربرد Qdrant در سیستم های توصیه‌گر چندوجهی
• 81. کاربرد Haystack در سیستم های توصیه‌گر چندوجهی
• 82. ساخت عامل های هوشمند برای سیستم های چندوجهی
• 83. ملاحظات فنی در مقیاس بزرگ
• 84. استقرار سیستم های توصیه‌گر در محیط عملیاتی
• 85. پایش و نگهداری سیستم های توصیه‌گر
• 86. درس آموخته ها از پروژه های واقعی
• 87. توسعه آینده Haystack و Qdrant
• 88. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر خبری
• 89. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر محصول
• 90. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر محتوای آموزشی
• 91. نکات پیشرفته برای بهبود دقت توصیه‌ها
• 92. تکنیک های کاهش سوگیری در سیستم های توصیه‌گر
• 93. توصیه های شخصی سازی شده در زمان واقعی
• 94. مدیریت داده های حجیم و متغیر
• 95. استفاده از تکنیک های یادگیری فعال (Active Learning)
• 96. مقدمه ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 97. کاربرد مهندسی پرامپت در عامل های هوشمند
• 98. طراحی پرس و جوهای مؤثر برای Qdrant
• 99. بهینه سازی فیلترها و پارامترهای جستجو
• 100. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر مبتنی بر گراف