فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت سیستم‌های بازیابی دانش با چارچوب Canopy

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم‌های بازیابی دانش با چارچوب Canopy

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش اطلاعات

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و چارچوب Canopy
• 2. مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات
• 3. اهمیت بازیابی اطلاعات در سیستم‌های دانش
• 4. معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 5. معرفی چارچوب Canopy
• 6. مزایای استفاده از Canopy
• 7. نصب و راه‌اندازی Canopy
• 8. ساختار داده‌ای در Canopy
• 9. شاخص‌گذاری اسناد در Canopy
• 10. روش‌های مختلف شاخص‌گذاری
• 11. پردازش اولیه اسناد
• 12. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 13. استخراج ویژگی از اسناد
• 14. مدل‌سازی اسناد با استفاده از بردارهای جاسازی
• 15. معرفی بردارهای جاسازی (Embeddings)
• 16. مدل‌های زبانی برای تولید بردارهای جاسازی
• 17. تولید بردارهای جاسازی با استفاده از مدل‌های متن‌باز
• 18. ذخیره‌سازی بردارهای جاسازی
• 19. پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 20. معرفی پایگاه داده‌های برداری
• 21. نصب و پیکربندی پایگاه داده برداری
• 22. استفاده از پایگاه داده برداری در Canopy
• 23. پرس‌وجو در پایگاه داده برداری
• 24. جستجوی شباهت برداری
• 25. تنظیم پارامترهای جستجو
• 26. ارزیابی کیفیت جستجو
• 27. معیارهای ارزیابی در بازیابی اطلاعات
• 28. دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 29. میانگین دقت (Mean Average Precision - MAP)
• 30. معرفی بازیابی افزوده (Retrieval Augmented Generation - RAG)
• 31. کاربرد RAG در سیستم‌های دانش
• 32. معماری RAG با استفاده از Canopy
• 33. تولید پاسخ با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 34. اتصال LLMs به Canopy
• 35. تنظیمات مدل‌های زبانی در Canopy
• 36. مدیریت حافظه در سیستم‌های مکالمه‌ای
• 37. بازیابی اطلاعات زمینه‌مند (Contextual Retrieval)
• 38. استفاده از تاریخچه مکالمه
• 39. بهبود نتایج بازیابی با استفاده از پرس‌وجوهای اصلاح‌شده
• 40. تکنیک‌های ارتقاء پرس‌وجو
• 41. بازنویسی پرس‌وجو
• 42. افزودن کلمات کلیدی مرتبط
• 43. استفاده از دانش پیشین (Knowledge Graphs)
• 44. ادغام دانش پیشین با Canopy
• 45. ساختاردهی دانش پیشین
• 46. پرس‌وجو از دانش پیشین
• 47. بازیابی اطلاعات چندوجهی (Multimodal Information Retrieval)
• 48. پردازش تصاویر در بازیابی اطلاعات
• 49. پردازش صدا و ویدئو
• 50. ادغام بازیابی چندوجهی در Canopy
• 51. تنظیمات پیشرفته در Canopy
• 52. مدیریت خطا و استثنائات
• 53. بهینه‌سازی عملکرد Canopy
• 54. مقیاس‌پذیری سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 55. روش‌های خوشه‌بندی اسناد
• 56. کاربرد خوشه‌بندی در بازیابی
• 57. فشرده‌سازی داده‌ها در Canopy
• 58. امنیت داده‌ها در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 59. اصول حفاظت از داده‌ها
• 60. مدیریت دسترسی به اطلاعات
• 61. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و بازیابی اطلاعات
• 62. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 63. شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 64. کاربردهای عملی Canopy در صنایع مختلف
• 65. سیستم‌های پرسش و پاسخ سازمانی
• 66. دستیاران مجازی هوشمند
• 67. سیستم‌های توصیه‌گر
• 68. ساخت سیستم‌های مدیریت دانش
• 69. بازیابی اطلاعات در حوزه پژوهش و علم
• 70. بازیابی اسناد حقوقی و قضایی
• 71. استفاده از Canopy در بخش سلامت
• 72. بازیابی اطلاعات در حوزه آموزش
• 73. توسعه سیستم‌های بازیابی اطلاعات سفارشی
• 74. شخصی‌سازی نتایج بازیابی
• 75. ارزیابی مداوم و بهبود سیستم
• 76. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهبود بازیابی
• 77. آینده بازیابی اطلاعات با چارچوب Canopy
• 78. نوآوری‌های جدید در Canopy
• 79. چالش‌های پیش رو در بازیابی اطلاعات
• 80. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 81. ساخت یک سیستم بازیابی دانش کامل با Canopy
• 82. پیاده‌سازی یک پروژه نمونه
• 83. مراحل توسعه و استقرار
• 84. آموزش کاربران نهایی
• 85. مدیریت نسخه‌های مختلف سیستم
• 86. مستندسازی سیستم بازیابی اطلاعات
• 87. پشتیبانی و نگهداری سیستم
• 88. گزارش‌دهی و تحلیل عملکرد سیستم
• 89. توسعه ماژول‌های سفارشی برای Canopy
• 90. یکپارچه‌سازی با سایر سیستم‌ها
• 91. نکات مهم در انتخاب مدل‌های برداری
• 92. بهینه‌سازی پایگاه داده برداری
• 93. مدیریت منابع سیستمی
• 94. بررسی ابزارهای کمکی Canopy
• 95. نکات امنیتی در پیکربندی Canopy
• 96. روش‌های کاهش نویز در نتایج بازیابی
• 97. بازیابی اطلاعات در زبان فارسی
• 98. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 99. استفاده از منابع فارسی در Canopy
• 100. بهبود دقت در پرس‌وجوهای مبهم