دوره جستجوی معنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی معنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در جستجو و تحلیل اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. معماری مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 4. مقدمه‌ای بر پایتون برای علم داده
• 5. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی NLP در پایتون
• 7. درک مفاهیم پایه‌ای جستجو
• 8. تفاوت جستجوی سنتی و معنایی
• 9. مقدمه‌ای بر جستجوی معنایی
• 10. کاربرد LLM در درک معنای متن
• 11. نمایندگی متنی (Text Representation)
• 12. روش‌های رایج نمایندگی متنی
• 13. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 14. Word2Vec و GloVe
• 15. تفاوت GloVe و Word2Vec
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 17. معماری ترنسفورمر
• 18. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های COHERE
• 20. API کلیدی COHERE
• 21. استفاده از مدل‌های Embedding در COHERE
• 22. تولید بردارهای معنایی با COHERE
• 23. مقایسه بردارهای معنایی
• 24. کاربرد بردارهای معنایی در یافتن شباهت
• 25. محاسبه شباهت کسینوسی
• 26. جستجوی شباهت با بردارهای معنایی
• 27. ساخت پایگاه داده برداری
• 28. معرفی کتابخانه‌های پایگاه داده برداری
• 29. استفاده از FAISS برای جستجوی شباهت
• 30. نصب و پیکربندی FAISS
• 31. ساخت ایندکس FAISS
• 32. افزودن و جستجو در ایندکس FAISS
• 33. بهینه‌سازی ایندکس FAISS
• 34. جستجوی معنایی در مجموعه داده‌های بزرگ
• 35. کاربرد جستجوی معنایی در بازیابی اطلاعات
• 36. بهبود نتایج جستجو با LLM
• 37. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Embedding
• 38. مراحل تنظیم دقیق مدل Embedding
• 39. داده‌های لازم برای تنظیم دقیق
• 40. ارزیابی مدل‌های Embedding
• 41. متریک‌های ارزیابی جستجوی معنایی
• 42. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ متن‌محور
• 43. تفاوت مدل‌های Embedding و مدل‌های زبانی متن‌محور
• 44. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
• 45. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 46. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 47. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با LLM
• 48. کاربرد LLM در طبقه‌بندی متن
• 49. تکنیک‌های طبقه‌بندی متن
• 50. پیاده‌سازی طبقه‌بندی متن با LLM
• 51. کاربرد LLM در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 52. مفهوم NER
• 53. پیاده‌سازی NER با LLM
• 54. کاربرد LLM در تحلیل احساسات
• 55. مراحل تحلیل احساسات
• 56. پیاده‌سازی تحلیل احساسات با LLM
• 57. کاربرد LLM در پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 58. انواع سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 59. پیاده‌سازی پرسش و پاسخ با LLM
• 60. جستجوی معنایی در اسناد قانونی
• 61. جستجوی معنایی در متون علمی
• 62. جستجوی معنایی در اخبار
• 63. جستجوی معنایی در محتوای آموزشی
• 64. کاربرد جستجوی معنایی در پشتیبانی مشتری
• 65. بهبود موتورهای جستجو با LLM
• 66. معرفی ابزارهای متن‌باز برای جستجوی معنایی
• 67. استفاده از LangChain برای ساخت اپلیکیشن‌های LLM
• 68. ساخت زنجیره‌های پرسش و پاسخ با LangChain
• 69. استفاده از Vectorstores در LangChain
• 70. کاربرد Agentها در LangChain
• 71. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
• 72. حریم خصوصی داده‌ها در NLP
• 73. امنیت در پردازش زبان طبیعی
• 74. موضوعات حساس در NLP
• 75. رویکرد به مدل‌های زبانی در چارچوب رسمی
• 76. تولید محتوا با رعایت موازین شرعی
• 77. استفاده از LLM برای تولید محتوای آموزشی
• 78. تولید محتوای مبتنی بر نیازهای بومی
• 79. ارزیابی کیفیت محتوای تولید شده
• 80. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 81. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 82. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 83. حدود شرعی در تولید محتوا
• 84. نکات مهم در طراحی سیستم‌های جستجو
• 85. چالش‌های پیاده‌سازی جستجوی معنایی
• 86. آینده جستجوی معنایی و LLM
• 87. کاربرد LLM در هوش تجاری
• 88. تحلیل داده‌های متنی در کسب‌وکار
• 89. استفاده از LLM برای کشف الگوها
• 90. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی فارسی
• 91. چالش‌های NLP در زبان فارسی
• 92. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 93. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 94. جستجوی معنایی در متون فارسی
• 95. کاربرد LLM در ترجمه ماشینی
• 96. کیفیت ترجمه ماشینی
• 97. محدودیت‌های ترجمه ماشینی
• 98. معرفی مدل‌های زبانی چندزبانه
• 99. کاربرد LLM در تولید کد
• 100. تولید کد با هوش مصنوعی