دوره بهینهسازی بازیابی اطلاعات با استفاده از مدلهای پیشرفته زبانی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی بازیابی اطلاعات با استفاده از مدلهای پیشرفته زبانی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی بازیابی اطلاعات
- 2. مقدمهای بر هوش مصنوعی
- 3. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
- 4. شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
- 5. پردازش زبان طبیعی: مقدمه
- 6. مبانی مدلهای زبانی
- 7. مدلهای زبانی آماری
- 8. مدلهای زبانی مبتنی بر شبکههای عصبی
- 9. معماری ترنسفورمر
- 10. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 11. کاربردهای LLMs در پردازش زبان طبیعی
- 12. بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
- 13. مفاهیم پایه بازیابی اطلاعات
- 14. شاخصگذاری اسناد
- 15. پرسوجو و تطبیق
- 16. مدلهای بازیابی سنتی (Boolean, Vector Space)
- 17. مدلهای بازیابی مبتنی بر زبان
- 18. ارزیابی سیستمهای بازیابی اطلاعات
- 19. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
- 20. مقدمهای بر بازیابی افزوده (Retrieval Augmented Generation - RAG)
- 21. اجزای اصلی سیستم RAG
- 22. بازیابی اسناد مرتبط
- 23. تولید پاسخ با استفاده از LLMs
- 24. چالشهای سیستمهای RAG
- 25. بهینهسازی مرحله بازیابی
- 26. مقدمهای بر مدلهای Re-ranker
- 27. نقش Re-ranker در بهبود نتایج بازیابی
- 28. انواع Re-ranker ها
- 29. Re-ranker های مبتنی بر مدلهای زبانی
- 30. Re-ranker های مبتنی بر شباهت معنایی
- 31. آموزش و تنظیم Re-ranker ها
- 32. معیارهای ارزیابی Re-ranker ها
- 33. کاربرد Re-ranker ها در سیستمهای RAG
- 34. مطالعه موردی: استفاده از Re-ranker ها با مدلهای Cohere
- 35. معرفی مدلهای Cohere AI
- 36. قابلیتهای مدلهای Cohere در پردازش زبان
- 37. استفاده از مدلهای Cohere برای Re-ranking
- 38. تنظیم پارامترهای مدلهای Cohere
- 39. پیادهسازی Re-ranker با استفاده از Cohere
- 40. مثالهای عملی از Re-ranking با Cohere
- 41. بهینهسازی پرسوجوها
- 42. تکنیکهای بهبود پرسوجو
- 43. بسط پرسوجو (Query Expansion)
- 44. استفاده از مدلهای زبانی برای بسط پرسوجو
- 45. بازنویسی پرسوجو (Query Rewriting)
- 46. استفاده از LLMs برای بازنویسی پرسوجو
- 47. بهینهسازی مرحله تولید پاسخ
- 48. نقش LLMs در تولید پاسخ
- 49. تنظیم LLMs برای پاسخدهی دقیق
- 50. کنترل کیفیت پاسخهای تولید شده
- 51. ارزیابی جامع سیستمهای RAG بهینهسازی شده
- 52. ارزیابی کیفی و کمی
- 53. مطالعات موردی پیشرفته RAG
- 54. کاربرد RAG در حوزههای تخصصی
- 55. RAG برای پرسش و پاسخ سازمانی
- 56. RAG برای خلاصهسازی متون
- 57. RAG برای سیستمهای توصیهگر
- 58. ملاحظات اخلاقی در سیستمهای RAG
- 59. سوگیری در مدلهای زبانی
- 60. حریم خصوصی و امنیت دادهها
- 61. شفافیت و قابلیت توضیحپذیری
- 62. آینده بازیابی اطلاعات و RAG
- 63. روندهای نوین در مدلهای زبانی
- 64. نوآوریهای آتی در Re-ranking
- 65. پیشرفتهای آینده در سیستمهای RAG
- 66. معرفی ابزارها و کتابخانههای مرتبط
- 67. کتابخانههای پردازش زبان طبیعی
- 68. کتابخانههای بازیابی اطلاعات
- 69. کتابخانههای پیادهسازی RAG
- 70. کارگاه عملی: پیادهسازی یک سیستم RAG بهینهسازی شده
- 71. انتخاب مدلها و ابزارها
- 72. آمادهسازی دادهها
- 73. پیادهسازی بخش بازیابی
- 74. پیادهسازی بخش Re-ranking
- 75. پیادهسازی بخش تولید پاسخ
- 76. ارزیابی و تنظیم نهایی سیستم
- 77. حل مشکلات رایج در پیادهسازی
- 78. مقدمهای بر دادههای ساختاریافته
- 79. بازیابی از پایگاههای دانش
- 80. ادغام بازیابی اطلاعات و پایگاههای دانش
- 81. مدلهای زبانی مولد و بازیابی اطلاعات
- 82. تکنیکهای پیشرفته در مدلهای زبانی
- 83. مدلهای زبانی برای وظایف خاص
- 84. فرهنگ واژگان تخصصی در پردازش زبان طبیعی
- 85. اصول نگارش علمی در حوزه هوش مصنوعی
- 86. شیوه ارجاعدهی در مقالات علمی
- 87. مستندسازی پروژههای هوش مصنوعی
- 88. اصول ایمنی و امنیت در سیستمهای هوش مصنوعی
- 89. مدیریت دادهها در پروژههای هوش مصنوعی
- 90. مقدمهای بر یادگیری تقویتی در بازیابی اطلاعات
- 91. کاربرد شبکههای مولد تخاصمی (GANs) در بازیابی
- 92. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
- 93. بازیابی اطلاعات در زبان فارسی
- 94. ملاحظات فرهنگی در پردازش زبان طبیعی
- 95. اخلاق حرفهای در مهندسی نرمافزار هوش مصنوعی
- 96. یادگیری مداوم و بهروزرسانی مدلها
- 97. تکنیکهای فشردهسازی مدلهای زبانی
- 98. بهینهسازی مدلها برای استقرار
- 99. مقدمهای بر محاسبات ابری برای هوش مصنوعی
- 100. مدیریت منابع در سیستمهای هوش مصنوعی توزیع شده
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.