دوره جستجوی هوشمند: بهبود موتورهای جستجو با NLP همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی هوشمند: بهبود موتورهای جستجو با NLP

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر جستجوی هوشمند
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. مرور تاریخچه موتورهای جستجو
• 4. چالش های سنتی در بازیابی اطلاعات
• 5. مفهوم مدل سازی موضوعی
• 6. الگوریتم های صفحه رنک و پیج رنک
• 7. واژگان سازی و توکن بندی
• 8. ریشه یابی و حذف توقف کلمات
• 9. یادگیری زبان و مدل های زبانی
• 10. شبکه های عصبی در NLP
• 11. یادگیری عمیق برای موتورهای جستجو
• 12. شبکه های بازگشتی (RNN)
• 13. شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)
• 14. شبکه های کانولوشنال (CNN) در NLP
• 15. مدل های مبتنی بر ترنسفورمر
• 16. توجه و خودتوجهی
• 17. مدل های از پیش آموزش دیده (BERT, GPT)
• 18. تنظیم دقیق مدل ها برای وظایف خاص
• 19. پردازش زبان طبیعی در مرحله ایندکس گذاری
• 20. تجزیه نحوی و وابستگی نحوی
• 21. شناخت موجودیت نام گذاری شده (NER)
• 22. برچسب گذاری اجزای کلام (POS)
• 23. لینک دهی موجودیت ها
• 24. مدل سازی معنایی
• 25. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 26. یادگیری نمایش جملات
• 27. یادگیری نمایش اسناد
• 28. پردازش زبان طبیعی در مرحله پرس و جو
• 29. درک زبان طبیعی (NLU)
• 30. تجزیه پرس و جو
• 31. توسعه پرس و جو
• 32. پرس و جوهای معنایی
• 33. پاسخ گویی به پرسش ها (Question Answering)
• 34. مرکزیت و ارتباط در پرس و جوها
• 35. فهم پرس و جوهای پیچیده
• 36. پردازش زبان طبیعی در مرحله رتبه بندی
• 37. فاکتورهای مرتبط با NLP در رتبه بندی
• 38. امتیازدهی معنایی
• 39. امتیازدهی مبتنی بر شباهت
• 40. یادگیری مرتب سازی (Learning to Rank)
• 41. نقش NLP در بهبود معیارهای رتبه بندی
• 42. ارزیابی موتورهای جستجو با NLP
• 43. متریک های سنتی و بهبود یافته
• 44. اهمیت داده های ارزیابی
• 45. تست A/B و تحلیل نتایج
• 46. بهبود تجربه کاربری با NLP
• 47. جستجوی تطبیقی (Adaptive Search)
• 48. پیشنهاد جستجوی هوشمند
• 49. تصحیح خودکار خطاهای املایی و گرامری
• 50. فیلترینگ اطلاعات و تحلیل احساسات
• 51. جستجو در محتوای غیرمتنی
• 52. جستجوی تصویر با NLP
• 53. جستجوی صوتی با NLP
• 54. جستجوی ویدئو با NLP
• 55. کاربرد NLP در موتورهای جستجوی تخصصی
• 56. جستجو در حوزه پزشکی
• 57. جستجو در حوزه حقوقی
• 58. جستجو در حوزه علمی
• 59. جستجو در حوزه مالی
• 60. جستجو در حوزه تجارت الکترونیک
• 61. یادگیری تقویتی در NLP برای جستجو
• 62. بهینه سازی مداوم رتبه بندی
• 63. شخصی سازی جستجو
• 64. شبکه های دانش و جستجوی هوشمند
• 65. ارتباط بین NLP و شبکه های دانش
• 66. ساخت و بهره برداری از شبکه های دانش
• 67. استفاده از گراف های دانش در جستجو
• 68. تکنیک های پیشرفته در NLP
• 69. یادگیری چندوظیفه ای (Multi-task Learning)
• 70. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 71. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 72. یادگیری با نظارت ضعیف (Weakly supervised Learning)
• 73. مقیاس پذیری سیستم های NLP
• 74. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 75. چالش های خاص زبان فارسی
• 76. دیکشنری ها و منابع فارسی
• 77. مدل های زبانی برای فارسی
• 78. ابزارها و کتابخانه های NLP فارسی
• 79. کاربردهای NLP در موتورهای جستجوی فارسی
• 80. پروژه های عملی و مطالعات موردی
• 81. نمونه های موفق از موتورهای جستجو
• 82. چالش های پیش رو در NLP برای جستجو
• 83. روندهای آینده در جستجوی هوشمند
• 84. هوش مصنوعی مولد و جستجو
• 85. واقعیت افزوده و جستجو
• 86. جستجوی نسل بعدی
• 87. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در NLP جستجو
• 88. شفافیت در الگوریتم های جستجو
• 89. مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی
• 90. نتیجه گیری و چشم انداز آینده