دوره بهینه‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات با استفاده از معماری‌های پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات با استفاده از معماری‌های پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و هوش مصنوعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. ساختار زبان فارسی برای ماشین
• 4. پیش‌پردازش متن در زبان فارسی
• 5. توکن‌سازی و نرمال‌سازی در پردازش زبان فارسی
• 6. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی در زبان فارسی
• 7. حذف کلمات توقف در زبان فارسی
• 8. بازنمایی متنی: مدل‌های Bag-of-Words
• 9. بازنمایی متنی: مدل‌های TF-IDF
• 10. مبانی یادگیری ماشین برای بازیابی اطلاعات
• 11. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
• 12. طبقه‌بندی متون فارسی
• 13. خوشه‌بندی اسناد فارسی
• 14. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بازیابی اطلاعات (IR)
• 15. مدل‌های بازیابی اطلاعات: بولی و برداری
• 16. ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 17. متریک‌های ارزیابی: دقت و فراخوانی
• 18. متریک‌های ارزیابی: میانگین دقت تعدیل‌شده
• 19. مقدمه‌ای بر معماری‌های پیشرفته در بازیابی اطلاعات
• 20. بازیابی افزوده (RAG): مفاهیم کلیدی
• 21. مولفه‌های اصلی RAG: بازیاب و تولیدکننده
• 22. نقش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در RAG
• 23. مبانی مدل‌های زبان بزرگ
• 24. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید متن
• 26. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان
• 28. آموزش با تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 29. مبانی بازیابی اطلاعات پیشرفته
• 30. بازیابی مبتنی بر معنا (Semantic Retrieval)
• 31. بردارهای جاسازی (Embeddings) برای متن
• 32. مدل‌های جاسازی: Word2Vec
• 33. مدل‌های جاسازی: GloVe
• 34. مدل‌های جاسازی: FastText
• 35. مدل‌های جاسازی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, RoBERTa)
• 36. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری
• 37. پایگاه‌های داده برداری: مفاهیم کلیدی
• 38. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در RAG
• 39. مقدمه‌ای بر Canopy در معماری‌های بازیابی
• 40. مفهوم Canopy و کاربرد آن
• 41. طراحی Canopy برای بازیابی اطلاعات
• 42. مزایای استفاده از Canopy
• 43. مقدمه‌ای بر Pinecone
• 44. معرفی Pinecone و قابلیت‌های آن
• 45. کاربرد Pinecone در سیستم‌های RAG
• 46. نصب و پیکربندی Pinecone
• 47. جستجوی شباهت در Pinecone
• 48. بهینه‌سازی جستجو در Pinecone
• 49. مقدمه‌ای بر ارکستراسیون (Orchestration) در RAG
• 50. اهمیت ارکستراسیون در سیستم‌های پیچیده
• 51. الگوهای ارکستراسیون برای RAG
• 52. ابزارهای ارکستراسیون: LangChain
• 53. ابزارهای ارکستراسیون: LlamaIndex
• 54. طراحی جریان کاری RAG با LangChain
• 55. طراحی جریان کاری RAG با LlamaIndex
• 56. ترکیب بازیابی، Canopy و Pinecone
• 57. پیاده‌سازی بازیابی افزوده با Pinecone
• 58. پیاده‌سازی Canopy برای بهبود بازیابی
• 59. ادغام Canopy و Pinecone در RAG
• 60. بهینه‌سازی پارامترهای بازیاب
• 61. بهینه‌سازی پارامترهای تولیدکننده
• 62. ارزیابی جامع سیستم‌های RAG
• 63. تست A/B برای مقایسه معماری‌ها
• 64. تحلیل خطا در سیستم‌های RAG
• 65. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های RAG
• 66. حریم خصوصی داده‌ها در RAG
• 67. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 68. کاربردهای پیشرفته RAG
• 69. RAG برای پرسش و پاسخ
• 70. RAG برای خلاصه‌سازی متن
• 71. RAG برای تولید کد
• 72. RAG در حوزه پزشکی
• 73. RAG در حوزه حقوقی
• 74. RAG در حوزه مالی
• 75. RAG برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 76. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 77. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های RAG
• 78. مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده برداری
• 79. مانیتورینگ و نگهداری سیستم‌های RAG
• 80. آینده پژوهش در RAG
• 81. معماری‌های ترکیبی جدید
• 82. روش‌های نوین ارزیابی RAG
• 83. نقش هوش مصنوعی مولد در RAG
• 84. یادگیری فدرال در RAG
• 85. بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش گراف
• 86. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانونی و شرعی در هوش مصنوعی
• 87. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 88. رعایت حدود شرعی در پردازش زبان طبیعی
• 89. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی مطابق با ارزش‌های اسلامی
• 90. مقایسه رویکردهای بین‌المللی و ملی در تنظیم مقررات هوش مصنوعی
• 91. کاربرد هوش مصنوعی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 92. بررسی چالش‌های انطباق در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 93. راهکارهای عملی برای انطباق با الزامات قانونی و شرعی
• 94. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 95. اهمیت مستندسازی در انطباق با مقررات
• 96. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی اخلاقی
• 97. نقش نهادهای نظارتی در تضمین انطباق
• 98. پژوهش‌های آینده در زمینه هوش مصنوعی مسئولانه
• 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز توسعه هوش مصنوعی در ایران