فلش‌کارت‌های آموزشی جستجوی شباهت در پایگاه‌های داده با رویکرد هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی شباهت در پایگاه‌های داده با رویکرد هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی برای جستجوی شباهت
• 2. مقدمه‌ای بر علم داده و کاربردهای آن
• 3. آشنایی با پایگاه‌های داده و انواع آن‌ها
• 4. مفاهیم اساسی جستجو در پایگاه‌های داده
• 5. مقدمه بر جستجوی شباهت
• 6. معیارهای فاصله و شباهت در داده‌های عددی
• 7. کاهش ابعاد برای جستجوی شباهت
• 8. روش‌های PCA و SVD در کاهش ابعاد
• 9. معرفی تکنیک‌های LSH (Hashing حساس به لیبل)
• 10. کاربرد LSH در جستجوی شباهت
• 11. الگوریتم‌های LSH برای داده‌های باینری
• 12. الگوریتم‌های LSH برای داده‌های عددی
• 13. جستجوی شباهت در داده‌های متنی
• 14. نمایش متون با استفاده از مدل‌های برداری
• 15. TF-IDF و کاربرد آن در نمایش متن
• 16. Word Embeddings و مدل‌های زبانی
• 17. Word2Vec و GloVe برای نمایش کلمات
• 18. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در نمایش متن
• 19. BERT و مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 20. کاربرد جستجوی شباهت در توصیه‌گرها
• 21. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 22. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
• 23. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 24. جستجوی شباهت در تصاویر
• 25. نمایش تصاویر با استفاده از ویژگی‌های استخراج شده
• 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 27. استفاده از CNN برای استخراج ویژگی تصویر
• 28. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و کاربردهای آن
• 29. کاربرد GAN در تولید و جستجوی تصویر
• 30. جستجوی شباهت در داده‌های گراف
• 31. نمایش گراف‌ها با استفاده از ماتریس مجاورت
• 32. روش‌های مبتنی بر ویژگی در گراف‌ها
• 33. یادگیری نمایشی برای گراف‌ها (Graph Embeddings)
• 34. DeepWalk و Node2Vec
• 35. Graph Neural Networks (GNN)
• 36. کاربرد GNN در جستجوی شباهت گراف
• 37. جستجوی شباهت در داده‌های سری زمانی
• 38. نمایش سری‌های زمانی
• 39. روش‌های مبتنی بر فاصله برای سری‌های زمانی
• 40. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
• 41. کاربرد جستجوی شباهت در تشخیص ناهنجاری
• 42. مبانی تشخیص ناهنجاری
• 43. روش‌های آماری در تشخیص ناهنجاری
• 44. روش‌های یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
• 45. کاربرد جستجوی شباهت در بازیابی اطلاعات
• 46. مبانی بازیابی اطلاعات
• 47. معیارهای ارزیابی در بازیابی اطلاعات
• 48. سیستم‌های بازیابی اطلاعات مدرن
• 49. جستجوی معنایی و درک زبان طبیعی
• 50. فرهنگ لغت و هستی‌شناسی در بازیابی اطلاعات
• 51. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 52. جستجوی شباهت با استفاده از LLMs
• 53. پیاده‌سازی جستجوی شباهت با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 54. Faiss و Scikit-learn
• 55. Annoy و NMSLIB
• 56. کاربرد جستجوی شباهت در داده‌های بزرگ (Big Data)
• 57. مفاهیم پردازش توزیع‌شده
• 58. Apache Spark و کاربردهای آن
• 59. Spark MLlib برای یادگیری ماشین
• 60. جستجوی شباهت در محیط‌های توزیع‌شده
• 61. بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری در جستجوی شباهت
• 62. مهندسی ویژگی برای جستجوی شباهت
• 63. انتخاب ویژگی‌های مناسب
• 64. تکنیک‌های مهندسی ویژگی خودکار
• 65. ارزیابی مدل‌های جستجوی شباهت
• 66. معیارهای دقت و بازیابی
• 67. معیارهای سرعت و مقیاس‌پذیری
• 68. تست A/B برای ارزیابی مدل‌ها
• 69. ملاحظات اخلاقی در جستجوی شباهت
• 70. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 71. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 72. حریم خصوصی در جستجوی شباهت
• 73. مسائل حقوقی و مقررات مرتبط با داده‌ها
• 74. قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها
• 75. کاربرد جستجوی شباهت در حوزه سلامت
• 76. تشخیص بیماری‌ها بر اساس داده‌های پزشکی
• 77. توصیه‌گرهای درمانی شخصی‌سازی شده
• 78. جستجوی شباهت در حوزه مالی
• 79. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 80. توصیه‌گرهای سرمایه‌گذاری
• 81. جستجوی شباهت در حوزه امنیت سایبری
• 82. شناسایی حملات سایبری
• 83. جستجوی شواهد در حوادث امنیتی
• 84. جستجوی شباهت در حوزه آموزش
• 85. تطبیق محتوا با نیازهای یادگیرندگان
• 86. سیستم‌های کمک آموزشی هوشمند
• 87. جستجوی شباهت در حوزه حقوق
• 88. جستجو در پرونده‌های حقوقی
• 89. تطبیق قراردادها
• 90. جستجوی شباهت در حوزه تولید و صنعت
• 91. کنترل کیفیت محصولات
• 92. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 93. آینده جستجوی شباهت و هوش مصنوعی
• 94. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌ها
• 95. روندهای نوظهور در علم داده
• 96. اثرات بلندمدت هوش مصنوعی بر جستجو
• 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده