دوره از صفر تا صد طراحی و پیادهسازی موتور جستجوی پیشرفته همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
📚 کتاب آموزشی جامع
📚 اطلاعات کتاب
عنوان کتاب: کتاب از صفر تا صد طراحی و پیادهسازی موتور جستجوی پیشرفته
موضوع کلی: بازیابی اطلاعات
موضوع میانی: معماری موتورهای جستجو
📋 سرفصلهای کتاب (100 موضوع)
- 1. مقدمهای بر بازیابی اطلاعات (Information Retrieval - IR)
- 2. تاریخچه و تکامل موتورهای جستجو
- 3. نقش موتورهای جستجو در دنیای مدرن
- 4. اجزای اصلی معماری یک موتور جستجو
- 5. چالشهای اصلی در طراحی موتور جستجو
- 6. مدلهای بازیابی اطلاعات: مروری کلی
- 7. مقدمهای بر مدل بولین
- 8. مقدمهای بر مدل فضای برداری (Vector Space Model)
- 9. مفهوم ارتباط (Relevance) در IR
- 10. ارزیابی عملکرد موتورهای جستجو: مقدمه
- 11. ساختار وب و گراف لینکها
- 12. مفهوم خزشگر وب (Web Crawler)
- 13. اصول طراحی یک خزشگر
- 14. سیاستهای خزش: خوشرفتاری (Politeness)
- 15. سیاستهای خزش: تمرکز (Focus)
- 16. مدیریت صف خزش (Crawl Frontier)
- 17. خزش توزیعشده (Distributed Crawling)
- 18. تشخیص محتوای تکراری و نزدیک به تکراری
- 19. پارسینگ و نرمالسازی اسناد (HTML, PDF, DOC)
- 20. استخراج متن از اسناد وب
- 21. مدیریت محتوای پویا (Dynamic Content)
- 22. ذخیرهسازی دادههای خزششده
- 23. شناسایی و پردازش لینکهای شکسته (Broken Links)
- 24. نقش فایل robots.txt و متاتگها
- 25. خزش عمیق (Deep Web Crawling)
- 26. پیشپردازش متن: مروری کلی
- 27. توکنسازی (Tokenization)
- 28. نرمالسازی توکنها (Lowercase, Punctuation)
- 29. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
- 30. ریشهیابی (Stemming) و لغتسازی (Lemmatization)
- 31. تشخیص عبارات (Phrase Detection)
- 32. تشخیص موجودیتهای نامگذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
- 33. واژهنامه (Vocabulary) و ساخت آن
- 34. ساختار فهرست معکوس (Inverted Index)
- 35. فهرست معکوس پستی (Positional Index)
- 36. ساختار فهرستهای گسسته (Skip Lists)
- 37. روش ساخت فهرست معکوس: مرتبسازی بلوکهای بزرگ (BSBI)
- 38. روش ساخت فهرست معکوس: اسپیمی (SPIMI - Single-Pass In-Memory Indexing)
- 39. فشردهسازی فهرست معکوس: مقدمه
- 40. فشردهسازی با کدهای ورودی متغیر (Variable Byte Codes)
- 41. فشردهسازی با کدهای گاما و دلتا (Gamma & Delta Codes)
- 42. مدیریت و بهروزرسانی فهرست (Index Maintenance)
- 43. فهرستهای توزیعشده (Distributed Indexing)
- 44. تحمل خطا در سیستمهای نمایهسازی
- 45. مدیریت حافظه و دیسک در نمایهسازی
- 46. مراحل پردازش یک پرس و جو
- 47. تحلیل و پارس کردن پرس و جو
- 48. گسترش پرس و جو (Query Expansion)
- 49. استفاده از واژهنامههای مترادف و مرتبط
- 50. تصحیح املایی خودکار (Automatic Spell Correction)
- 51. پیشنهاد پرس و جو (Query Suggestion) و تکمیل خودکار (Autocomplete)
- 52. بازیابی بولین: پیادهسازی و کارایی
- 53. بازیابی پرس و جوهای عبارتی (Phrase Queries)
- 54. بازیابی پرس و جوهای با کاراکترهای عمومی (Wildcard Queries)
- 55. بازیابی پرس و جوهای مجاورتی (Proximity Queries)
- 56. پرس و جوهای ساختاریافته (Structured Queries)
- 57. تحلیل نیت کاربر (User Intent Analysis)
- 58. مدیریت تاریخچه پرس و جو (Query Log Analysis)
- 59. بهینهسازی عملکرد پردازش پرس و جو
- 60. فیلتر کردن و دستهبندی نتایج پرس و جو
- 61. مقدمهای بر رتبهبندی اسناد
- 62. مدل فضای برداری و تشابه کسینوسی (Cosine Similarity)
- 63. وزندهی TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
- 64. مدلهای احتمالی: مقدمهای بر BM25
- 65. جزئیات و پیادهسازی مدل BM25
- 66. مدلهای زبان برای بازیابی اطلاعات (Language Models for IR)
- 67. smoothed Language Models
- 68. تجزیه و تحلیل لینک (Link Analysis) برای رتبهبندی
- 69. الگوریتم پیجرنک (PageRank Algorithm)
- 70. محاسبه PageRank به صورت توزیعشده
- 71. الگوریتم HITS (Hypertext Induced Topic Search)
- 72. یادگیری برای رتبهبندی (Learning to Rank - LTR): مقدمه
- 73. ویژگیهای رتبهبندی (Ranking Features)
- 74. روشهای Pointwise، Pairwise، Listwise در LTR
- 75. مدلهای خطی و Tree-based در LTR
- 76. مقدمهای بر مدلهای رتبهبندی عصبی (Neural Ranking Models)
- 77. رتبهبندی محتواهای چندرسانهای (Multimedia Ranking)
- 78. فاکتورهای کیفیت سند در رتبهبندی
- 79. شخصیسازی نتایج جستجو (Personalization)
- 80. فیلتر حباب (Filter Bubble) و چالشهای آن
- 81. معماری سیستمهای جستجوی توزیعشده
- 82. تقسیمبندی شاخص (Index Sharding)
- 83. مدیریت پرس و جو در سیستمهای توزیعشده
- 84. تحمل خطا و دسترسیپذیری بالا (High Availability)
- 85. کشینگ (Caching) و استراتژیهای آن
- 86. موتورهای جستجوی فدرال (Federated Search)
- 87. بازیابی پرسش و پاسخ (Question Answering - QA Systems)
- 88. جستجوی معنایی (Semantic Search)
- 89. گرافهای دانش (Knowledge Graphs) و نقش آنها
- 90. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
- 91. خلاصهسازی خودکار متن (Automatic Text Summarization)
- 92. ارزیابی جامع موتورهای جستجو: معیارهای precision, recall, F-measure, NDCG
- 93. مجموعههای تست و معیارهای استاندارد
- 94. تست A/B و آزمایشهای کاربری
- 95. واسط کاربری موتورهای جستجو (Search User Interface Design)
- 96. امنیت در موتورهای جستجو (Security in SEs)
- 97. حریم خصوصی و حفاظت از دادهها
- 98. چالشهای اخلاقی در طراحی موتورهای جستجو
- 99. موتورهای جستجوی زمان واقعی (Real-time Search)
- 100. آینده موتورهای جستجو و هوش مصنوعی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.