اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی جستجو با بردارهای پراکنده در Qdrant

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی جستجو با بردارهای پراکنده در Qdrant

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. کاربردهای NLP در جستجو و بازیابی اطلاعات
• 7. مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات
• 8. مدل‌های بازیابی اطلاعات سنتی
• 9. مدل‌های مبتنی بر بردار
• 10. بردارهای متراکم (Dense Vectors)
• 11. معرفی Qdrant
• 12. معماری Qdrant
• 13. نصب و راه‌اندازی Qdrant
• 14. مبانی کار با Qdrant
• 15. ایجاد مجموعه داده (Collection) در Qdrant
• 16. اضافه کردن داده‌ها به Qdrant
• 17. جستجوی برداری (Vector Search)
• 18. شاخص‌گذاری (Indexing) در Qdrant
• 19. انواع شاخص‌ها در Qdrant
• 20. بهینه‌سازی جستجو
• 21. مفهوم بردارهای پراکنده (Sparse Vectors)
• 22. تفاوت بردارهای متراکم و پراکنده
• 23. مزایای بردارهای پراکنده در جستجو
• 24. کاربرد بردارهای پراکنده در NLP
• 25. مدل‌های زبانی مبتنی بر بردارهای پراکنده
• 26. استفاده از TF-IDF در بردارهای پراکنده
• 27. استفاده از BM25 در بردارهای پراکنده
• 28. ترکیب بردارهای متراکم و پراکنده
• 29. جستجوی ترکیبی (Hybrid Search) در Qdrant
• 30. پیاده‌سازی جستجوی ترکیبی در Qdrant
• 31. تنظیم پارامترهای جستجوی ترکیبی
• 32. معیارهای ارزیابی کیفیت جستجو
• 33. دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 34. میانگین دقت میانگین (MAP)
• 35. نتایج اول (Top-K)
• 36. بهینه‌سازی نتایج جستجو
• 37. تنظیم وزن در جستجوی ترکیبی
• 38. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 39. فیلترهای مبتنی بر متادیتا
• 40. فیلترهای مبتنی بر بردار
• 41. کاربردهای پیشرفته Qdrant
• 42. خوشه‌بندی (Clustering) با Qdrant
• 43. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 44. پردازش اسناد طولانی
• 45. مدیریت داده‌های حجیم در Qdrant
• 46. مقیاس‌پذیری Qdrant
• 47. استقرار Qdrant در محیط عملیاتی
• 48. مانیتورینگ و نگهداری Qdrant
• 49. امنیت در Qdrant
• 50. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 51. چارچوب‌های قانونی و شرعی در فناوری اطلاعات
• 52. قوانین جمهوری اسلامی ایران در حوزه محتوای دیجیتال
• 53. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 54. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 55. حدود شرعی در فناوری اطلاعات
• 56. محتوای مجاز و غیرمجاز در سامانه‌های آموزشی
• 57. توهین به مقدسات و پیامبران
• 58. ترویج ربا، قمار، مشروبات الکلی و مواد مخدر
• 59. روابط جنسی خارج از چارچوب شرع
• 60. ترویج بی‌حجابی و پوشش غیرشرعی
• 61. فرقه‌های انحرافی و ادیان منسوخ
• 62. براندازی و اقدام علیه نظام
• 63. هک کلاه‌سیاه و حملات سایبری مخرب
• 64. ساخت سلاح و خشونت غیرقانونی
• 65. پولشویی و فرار مالیاتی
• 66. خودکشی و خودآزاری
• 67. محتوای ضد ایرانی و نژادپرستی
• 68. موضوعات حساس در فناوری اطلاعات
• 69. فقه، احکام، کلام و عرفان اسلامی
• 70. اقتصاد، بانکداری و بیمه بدون ربا
• 71. موسیقی، هنر و سینما در چارچوب شرعی
• 72. روان‌شناسی روابط و خانواده ایرانی-اسلامی
• 73. تاریخ، سیاست و منافع ملی
• 74. علوم پزشکی و طب رسمی
• 75. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 76. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 77. شفافیت در الگوریتم‌ها
• 78. عدالت و عدم تبعیض در هوش مصنوعی
• 79. حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی
• 80. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
• 81. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی
• 82. آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 83. نوآوری در Qdrant
• 84. توسعه ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط
• 85. مطالعات موردی موفق در استفاده از Qdrant
• 86. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های زبانی
• 87. ارزیابی پیشرفته مدل‌های بازیابی اطلاعات
• 88. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 89. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 90. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 91. ابزارها و منابع برای پردازش زبان فارسی
• 92. کاربرد Qdrant در حوزه زبان فارسی
• 93. جستجوی معنایی در زبان فارسی
• 94. سیستم‌های پرسش و پاسخ فارسی
• 95. خلاصه‌سازی متون فارسی
• 96. ترجمه ماشینی فارسی
• 97. تحلیل احساسات متن فارسی
• 98. پردازش گفتار فارسی
• 99. اهمیت داده‌های با کیفیت
• 100. فرهنگ‌سازی استفاده از فناوری‌های نوین