دوره ساخت و پیاده‌سازی ابزارهای جستجوی هوشمند در برنامه‌ها با Vertex AI Agent Builder همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و پیاده‌سازی ابزارهای جستجوی هوشمند در برنامه‌ها با Vertex AI Agent Builder

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ سیستم‌های هوشمند با استفاده از ابزارهای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و جستجوی هوشمند
• 2. آشنایی با Vertex AI Agent Builder
• 3. مفاهیم کلیدی در ساخت عامل جستجو
• 4. معماری سیستم‌های جستجوی هوشمند
• 5. انتخاب و آماده‌سازی داده‌ها برای جستجو
• 6. انواع منابع داده در Agent Builder
• 7. اتصال به پایگاه‌های دادهٔ ساختاریافته
• 8. اتصال به منابع دادهٔ غیرساختاریافته
• 9. کار با اسناد متنی و PDF
• 10. استفاده از APIها برای دسترسی به داده‌ها
• 11. ایجاد یک عامل جستجو پایه
• 12. پیکربندی پارامترهای عامل جستجو
• 13. تنظیمات اولیهٔ عامل جستجو
• 14. تعریف دامنهٔ دانش عامل
• 15. محدود کردن جستجو به منابع خاص
• 16. افزودن قابلیت پرسش و پاسخ
• 17. طراحی جریان مکالمهٔ عامل
• 18. مدیریت ابهامات در پرسش‌ها
• 19. ارائهٔ پاسخ‌های دقیق و مرتبط
• 20. بهبود دقت پاسخ‌ها
• 21. تنظیمات پیشرفتهٔ عامل جستجو
• 22. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 23. تنظیم پارامترهای LLM
• 24. تخصیص مدل‌های زبان به وظایف
• 25. بهینه‌سازی عملکرد LLM
• 26. استفاده از ابزارهای جستجوی پیشرفته
• 27. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 28. مرتب‌سازی نتایج بر اساس معیارهای مختلف
• 29. تخصیص وزن به منابع مختلف
• 30. کار با داده‌های مکانی و جغرافیایی
• 31. جستجوی مبتنی بر زمان و تاریخ
• 32. جستجو در داده‌های سری زمانی
• 33. ادغام چندین منبع داده
• 34. ایجاد پاسخ‌های ترکیبی
• 35. مدیریت تاریخچهٔ مکالمات
• 36. شخصی‌سازی تجربه‌ی کاربر
• 37. تنظیمات حریم خصوصی داده‌ها
• 38. پیاده‌سازی امنیت در عامل جستجو
• 39. مدیریت دسترسی کاربران
• 40. مستندسازی عامل جستجو
• 41. آزمایش و ارزیابی عامل جستجو
• 42. معیارهای سنجش دقت و کارایی
• 43. تست سناریوهای مختلف
• 44. بهبود مداوم عامل جستجو
• 45. بروزرسانی منابع داده
• 46. تنظیم مجدد پارامترهای عامل
• 47. استفاده از بازخورد کاربران
• 48. مدیریت خطاها و استثناها
• 49. پیاده‌سازی عامل جستجو در برنامه‌های وب
• 50. ادغام با فریم‌ورک‌های Front-end
• 51. استفاده از JavaScript SDK
• 52. پیاده‌سازی عامل جستجو در برنامه‌های موبایل
• 53. ادغام با Android و iOS
• 54. کار با SDKهای موبایل
• 55. استقرار عامل جستجو در محیط Production
• 56. مدیریت نسخه‌های عامل جستجو
• 57. نظارت بر عملکرد عامل مستقر
• 58. مقیاس‌پذیری سیستم جستجو
• 59. بهینه‌سازی هزینه‌ها در محیط ابری
• 60. استفاده از خدمات ابری Google Cloud
• 61. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
• 62. آشنایی با خدمات Vertex AI
• 63. مدیریت پروژه‌ها در Google Cloud
• 64. تنظیمات شبکه برای عامل جستجو
• 65. امنیت داده‌ها در Google Cloud
• 66. رعایت مقررات حریم خصوصی داده‌ها
• 67. کاربرد عامل جستجو در پشتیبانی مشتریان
• 68. پاسخگویی به سوالات متداول
• 69. راهنمایی کاربران در استفاده از محصولات
• 70. کاربرد عامل جستجو در تجارت الکترونیک
• 71. پیشنهاد محصولات مرتبط
• 72. کمک به فرآیند خرید
• 73. کاربرد عامل جستجو در سیستم‌های سازمانی
• 74. جستجو در اسناد داخلی شرکت
• 75. بازیابی اطلاعات تخصصی
• 76. کاربرد عامل جستجو در آموزش
• 77. پاسخ به سوالات دانش‌آموزان
• 78. ارائهٔ منابع آموزشی
• 79. کاربرد عامل جستجو در حوزهٔ سلامت
• 80. پاسخ به سوالات عمومی پزشکی
• 81. راهنمایی در مورد خدمات درمانی
• 82. کاربرد عامل جستجو در حوزهٔ حقوقی
• 83. جستجو در قوانین و مقررات
• 84. بازیابی اطلاعات قضایی
• 85. کاربرد عامل جستجو در حوزهٔ مالی
• 86. جستجو در گزارش‌های مالی
• 87. بازیابی اطلاعات اقتصادی
• 88. نکات پیشرفته در طراحی عامل جستجو
• 89. مدیریت ابهام معنایی در زبان فارسی
• 90. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای فارسی
• 91. استفاده از واژگان تخصصی فارسی
• 92. تطبیق عامل با فرهنگ ایرانی
• 93. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 94. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ عامل جستجو
• 95. شفافیت در عملکرد عامل
• 96. آیندهٔ جستجوی هوشمند
• 97. روندهای جدید در Agent Builder
• 98. توسعهٔ عامل‌های جستجو چندوجهی
• 99. نقش هوش مصنوعی در آیندهٔ اطلاعات