دوره مهندسی زمینه و جستجوی عامل‌محور در سیستم‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی زمینه و جستجوی عامل‌محور در سیستم‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مهندسی اطلاعات و جستجوی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی زمینه در سیستم‌های هوشمند
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای سیستم‌های عامل‌محور
• 3. ساختار پایگاه داده‌های برداری و اهمیت آنها
• 4. آشنایی با ChromaDB و معماری آن
• 5. نصب و راه‌اندازی ChromaDB
• 6. مفاهیم اولیه Embedding و Vectorization
• 7. تولید Embeddings با مدل‌های متن به بردار
• 8. مدیریت مجموعه داده‌ها (Collections) در ChromaDB
• 9. ذخیره‌سازی و بازیابی اسناد متنی
• 10. جستجوی شباهت معنایی (Semantic Similarity Search)
• 11. تنظیم پارامترهای جستجو برای بهینه‌سازی نتایج
• 12. فیلتر کردن نتایج جستجو بر اساس فراداده (Metadata)
• 13. ترکیب جستجوی شباهت با فیلترهای سنتی
• 14. مفهوم عامل (Agent) در سیستم‌های هوشمند
• 15. طراحی عامل‌های جستجوگر هوشمند
• 16. ارتباط عامل‌ها با پایگاه داده‌های برداری
• 17. پیاده‌سازی عامل‌های مبتنی بر ChromaDB
• 18. مدیریت حافظه بلندمدت برای عامل‌ها
• 19. تکنیک‌های پیشرفته Embedding و Fine-tuning
• 20. استفاده از مدل‌های Embedding چندزبانه
• 21. پشتیبانی از زبان فارسی در ChromaDB
• 22. پردازش اسناد فارسی و چالش‌های آن
• 23. بهینه‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای کارایی
• 24. شاخص‌گذاری (Indexing) در ChromaDB
• 25. تکنیک‌های فشرده‌سازی Embeddings
• 26. مدیریت نسخه‌ها و به‌روزرسانی داده‌ها
• 27. امنیت داده‌ها در پایگاه داده‌های برداری
• 28. اصول حاکم بر مهندسی زمینه (Context Engineering)
• 29. طراحی زمینه برای وظایف خاص
• 30. استفاده از زمینه برای بهبود پاسخگویی عامل‌ها
• 31. استخراج خودکار زمینه از اسناد
• 32. سازماندهی زمینه برای جستجوی مؤثر
• 33. پیش‌پردازش متن برای استخراج زمینه
• 34. تحلیل معنایی متن برای شناسایی مفاهیم کلیدی
• 35. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای زمینه
• 36. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در زمینه
• 37. ادغام اطلاعات از منابع مختلف
• 38. مدیریت تضاد و عدم قطعیت در زمینه
• 39. ارزیابی کیفیت زمینه استخراج شده
• 40. تکنیک‌های بازیابی زمینه (Context Retrieval)
• 41. جستجوی مبتنی بر پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 42. استفاده از زمینه در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 43. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs با زمینه مرتبط
• 44. طراحی Prompt برای LLMs با استفاده از زمینه
• 45. ارتباط بین مهندسی زمینه و جستجوی عامل‌محور
• 46. طراحی معماری سیستم‌های عامل‌محور
• 47. مدل‌سازی تعامل عامل‌ها با محیط
• 48. مدیریت گردش کار (Workflow) عامل‌ها
• 49. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های عامل‌محور
• 50. نمایش نتایج جستجو و زمینه به کاربر
• 51. اصول حاکم بر جستجوی عامل‌محور
• 52. تفاوت جستجوی عامل‌محور با جستجوی سنتی
• 53. معیارهای ارزیابی جستجوی عامل‌محور
• 54. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته
• 55. بهینه‌سازی عملکرد جستجوی عامل‌محور
• 56. مدیریت خطا و بازیابی در جستجوی عامل‌محور
• 57. کاربردهای مهندسی زمینه و جستجوی عامل‌محور
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر زمینه
• 59. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری هوشمند
• 60. ربات‌های گفتگو (Chatbots) پیشرفته
• 61. سیستم‌های مدیریت دانش سازمانی
• 62. تحلیل اسناد حقوقی و قضایی
• 63. پردازش اطلاعات پزشکی و سلامت
• 64. تحلیل اخبار و رسانه‌ها
• 65. استفاده در آموزش و پژوهش
• 66. روندهای آینده در مهندسی زمینه و جستجوی عامل‌محور
• 67. هوش مصنوعی مولد و زمینه
• 68. ادغام با سایر تکنولوژی‌های هوش مصنوعی
• 69. چالش‌های اخلاقی در سیستم‌های عامل‌محور
• 70. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 71. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 72. آموزش پیشرفته در زمینه ChromaDB
• 73. توسعه افزونه‌ها و ابزارهای جانبی ChromaDB
• 74. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در ChromaDB
• 75. مدیریت پایگاه داده‌های برداری توزیع شده
• 76. مفاهیم پیشرفته در Embeddings (مانند Sentence Transformers)
• 77. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر برای Embeddings
• 78. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 79. ارزیابی مدل‌های Embedding
• 80. کاربرد Embeddings در خوشه‌بندی (Clustering)
• 81. کاربرد Embeddings در طبقه‌بندی (Classification)
• 82. مدیریت داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
• 83. جستجوی معنایی در تصاویر و ویدئوها
• 84. معماری‌های پیشرفته عامل‌ها (مانند ReAct)
• 85. طراحی عامل‌های چندوظیفه‌ای
• 86. مدیریت تخصیص وظیفه بین عامل‌ها
• 87. ارتباط عامل‌ها با APIهای خارجی
• 88. استفاده از LangChain برای ساخت برنامه‌های عامل‌محور
• 89. مبانی LangChain و اجزای آن
• 90. ساخت زنجیره‌ها (Chains) در LangChain
• 91. مدیریت حافظه در LangChain
• 92. تکنیک‌های Agent Orchestration در LangChain
• 93. تکنیک‌های Retrieval Augmented Generation (RAG)
• 94. پیاده‌سازی RAG با ChromaDB و LLMs
• 95. ارزیابی سیستم‌های RAG
• 96. چالش‌های پیاده‌سازی RAG در مقیاس بزرگ
• 97. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های عامل‌محور
• 98. نظارت و نگهداری سیستم‌های هوشمند
• 99. مقیاس‌پذیری سیستم‌های مبتنی بر ChromaDB
• 100. بهبود مستمر عملکرد سیستم‌ها