فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته با مدل‌های متن‌باز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته با مدل‌های متن‌باز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت‌شده
• 3. مبانی یادگیری ماشین بدون نظارت
• 4. مبانی یادگیری تقویتی
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 6. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 7. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 8. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 9. تکامل مدل‌های ترنسفورمر
• 10. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 11. مبانی پایگاه‌های داده متنی
• 12. فهرست‌سازی و جستجو در پایگاه‌های داده متنی
• 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)
• 14. اصول طراحی سیستم‌های RAG
• 15. اجزای اصلی سیستم‌های RAG
• 16. بازیابی اسناد مرتبط
• 17. تولید پاسخ با استفاده از LLMs
• 18. تکنیک‌های بهبود بازیابی اطلاعات
• 19. انتخاب مدل‌های متن‌باز مناسب برای RAG
• 20. پیکربندی و تنظیم مدل‌های متن‌باز
• 21. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های متن‌باز
• 22. ارزیابی عملکرد سیستم‌های RAG
• 23. معیارهای ارزیابی کیفیت بازیابی
• 24. معیارهای ارزیابی کیفیت تولید متن
• 25. مدل‌سازی زبان فارسی در سیستم‌های RAG
• 26. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 27. منابع داده برای مدل‌سازی زبان فارسی
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های متن‌باز برای زبان فارسی
• 29. پایگاه‌های داده فارسی برای RAG
• 30. تکنیک‌های آماده‌سازی داده‌های فارسی
• 31. کاربرد سیستم‌های RAG در حوزه‌های مختلف
• 32. RAG برای پرسش و پاسخ
• 33. RAG برای خلاصه‌سازی متون
• 34. RAG برای تولید محتوا
• 35. RAG در حوزه‌های تخصصی (حقوقی، پزشکی)
• 36. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های RAG
• 37. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های RAG
• 38. مدیریت دسترسی در سیستم‌های RAG
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و سیستم‌های RAG
• 40. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 41. حذف سوگیری از داده‌ها و مدل‌ها
• 42. شفافیت در سیستم‌های RAG
• 43. قابلیت تفسیرپذیری در سیستم‌های RAG
• 44. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG با استفاده از چارچوب‌های متن‌باز
• 45. معرفی چارچوب‌های محبوب RAG
• 46. نصب و راه‌اندازی چارچوب‌های RAG
• 47. طراحی معماری سیستم RAG سفارشی
• 48. مدیریت پایگاه‌های داده برداری
• 49. استفاده از فریم‌ورک‌های وکتور دیتابیس
• 50. بهینه‌سازی عملیات جستجو در پایگاه‌های داده برداری
• 51. یکپارچه‌سازی LLMs با پایگاه‌های داده برداری
• 52. تکنیک‌های Prompt Engineering برای RAG
• 53. طراحی Prompt برای بازیابی اطلاعات
• 54. طراحی Prompt برای تولید پاسخ
• 55. Prompting پیشرفته برای بهبود نتایج
• 56. مدیریت تاریخچه مکالمه در سیستم‌های RAG
• 57. پیاده‌سازی حافظه بلندمدت برای LLMs
• 58. استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی
• 59. ترکیب RAG با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی
• 60. یادگیری تقویتی در سیستم‌های RAG
• 61. شبکه‌های عصبی گراف در سیستم‌های RAG
• 62. کاربرد RAG در تحلیل داده‌های بزرگ
• 63. استخراج اطلاعات از اسناد حجیم
• 64. تحلیل احساسات با استفاده از RAG
• 65. طبقه‌بندی متون با استفاده از RAG
• 66. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر RAG
• 67. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 68. ساخت بات‌های هوشمند مبتنی بر RAG
• 69. کاربرد RAG در آموزش مجازی
• 70. شخصی‌سازی محتوای آموزشی با RAG
• 71. ارزیابی و مانیتورینگ مداوم سیستم‌های RAG
• 72. به‌روزرسانی مدل‌ها و داده‌ها
• 73. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 74. استقرار سیستم‌های RAG در محیط عملیاتی
• 75. ملاحظات قانونی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 76. حقوق مالکیت فکری در محتوای تولیدی
• 77. حریم خصوصی و حفاظت از اطلاعات کاربران
• 78. استانداردهای حاکمیتی برای هوش مصنوعی
• 79. آینده پژوهی در حوزه RAG و LLMs
• 80. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 81. تکنیک‌های جدید در بازیابی اطلاعات
• 82. چشم‌انداز سیستم‌های هوشمند نسل آینده
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در تحقق اهداف ملی
• 84. توسعه فناوری‌های بومی در حوزه هوش مصنوعی
• 85. نقش دانشگاه و صنعت در پیشبرد هوش مصنوعی
• 86. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی پیشرفته
• 87. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم RAG جامع
• 88. مراحل توسعه یک سیستم RAG از ابتدا تا انتها
• 89. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های RAG
• 90. کارگاه عملی: ساخت سیستم RAG با مدل‌های متن‌باز
• 91. تمرین: تنظیم دقیق مدل برای یک دامنه خاص
• 92. تمرین: ارزیابی جامع عملکرد سیستم
• 93. تمرین: پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی
• 94. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 95. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های RAG
• 96. جمع‌بندی و نگاه به آینده
• 97. پیوست: منابع تکمیلی و واژه‌نامه