فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی شباهت متون با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر و پایگاه داده‌های برداری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی شباهت متون با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر و پایگاه داده‌های برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شباهت اسناد و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی در ایران
• 3. تاریخچه مختصری از مدل‌های زبانی
• 4. معرفی مدل‌های ترنسفورمر
• 5. معماری ترنسفورمر و لایه‌های آن
• 6. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 7. مدل‌های Sentence Transformers
• 8. مزایای Sentence Transformers
• 9. نصب و راه‌اندازی Sentence Transformers
• 10. آماده‌سازی داده‌ها برای شباهت متن
• 11. پاکسازی متن و پیش‌پردازش
• 12. حذف کلمات توقف و علائم نگارشی
• 13. تبدیل متن به بردارهای عددی (Embedding)
• 14. مفهوم Embedding در Sentence Transformers
• 15. تولید Embedding با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 16. انتخاب مدل مناسب Sentence Transformer
• 17. کاربرد مدل‌های Sentence Transformer در ایران
• 18. معرفی پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)
• 19. اهمیت پایگاه داده‌های برداری در کاربردهای مدرن
• 20. معرفی Chroma DB
• 21. نصب و راه‌اندازی Chroma DB
• 22. ساختار داده در Chroma DB
• 23. ذخیره‌سازی بردارهای Embedding در Chroma DB
• 24. جستجوی شباهت در Chroma DB
• 25. مفهوم جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 26. الگوریتم‌های جستجو در Chroma DB
• 27. بهینه‌سازی جستجو در Chroma DB
• 28. معرفی Langchain
• 29. نقش Langchain در توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 30. کامپوننت‌های اصلی Langchain
• 31. استفاده از Langchain برای اتصال مدل‌ها و پایگاه داده‌ها
• 32. ساخت زنجیره‌ها (Chains) در Langchain
• 33. مدیریت داده‌ها با Langchain
• 34. یکپارچه‌سازی Sentence Transformers با Langchain
• 35. یکپارچه‌سازی Chroma DB با Langchain
• 36. پیاده‌سازی سیستم جستجوی شباهت متن با Langchain
• 37. مراحل کلی ساخت سیستم شباهت متن
• 38. بارگذاری اسناد
• 39. تولید Embedding برای اسناد
• 40. ذخیره‌سازی Embedding در Chroma DB
• 41. دریافت پرس‌وجو (Query)
• 42. تولید Embedding برای پرس‌وجو
• 43. جستجوی اسناد مشابه در Chroma DB
• 44. نمایش نتایج جستجو
• 45. ارزیابی عملکرد سیستم شباهت متن
• 46. معیارهای ارزیابی شباهت متن
• 47. دقت (Precision) و بازخوانی (Recall)
• 48. شاخص F1
• 49. تنظیم پارامترها برای بهبود عملکرد
• 50. کاربردهای پیشرفته شباهت متن
• 51. شناسایی متون تکراری
• 52. پیشگیری از سرقت ادبی در مقالات علمی
• 53. تلخیص خودکار اسناد
• 54. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر اسناد
• 55. سیستم‌های توصیه‌گر محتوا
• 56. تحلیل احساسات متون
• 57. دسته‌بندی خودکار اسناد
• 58. شباهت اسناد در حوزه ادبیات فارسی
• 59. شباهت اسناد در حوزه حقوقی و قضایی
• 60. شباهت اسناد در حوزه پزشکی و سلامت
• 61. شباهت اسناد در حوزه آموزشی و پژوهشی
• 62. شباهت اسناد در حوزه اخبار و رسانه
• 63. شباهت اسناد در حوزه شبکه‌های اجتماعی
• 64. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
• 65. حریم خصوصی داده‌ها
• 66. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 67. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
• 68. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 69. ملاحظات امنیتی در پایگاه داده‌های برداری
• 70. حفاظت از بردارهای Embedding
• 71. جلوگیری از دسترسی غیرمجاز
• 72. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها
• 73. قوانین کپی‌رایت در ایران
• 74. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 75. کاربرد مدل‌های زبانی در اقتصاد دیجیتال ایران
• 76. تجارت الکترونیک و پردازش نظرات مشتریان
• 77. تحلیل بازار و پیش‌بینی روندها
• 78. خدمات مشتریان هوشمند
• 79. کاربرد مدل‌های زبانی در صنعت گردشگری ایران
• 80. توصیه‌گرهای سفر شخصی‌سازی شده
• 81. تحلیل بازخورد گردشگران
• 82. اطلاع‌رسانی هوشمند به گردشگران
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی در توسعه فرهنگی ایران
• 84. حفظ و ترویج زبان فارسی
• 85. تحلیل متون ادبی و تاریخی
• 86. تولید محتوای فرهنگی خلاقانه
• 87. کاربرد مدل‌های زبانی در بهبود حکمرانی در ایران
• 88. تحلیل داده‌های عمومی برای تصمیم‌گیری
• 89. ارائه خدمات دولتی هوشمند
• 90. افزایش مشارکت شهروندان
• 91. آینده شباهت اسناد و مدل‌های زبانی
• 92. پیشرفت‌های آتی در مدل‌های ترنسفورمر
• 93. نوآوری‌ها در پایگاه داده‌های برداری
• 94. توسعه Langchain و اکوسیستم آن
• 95. کاربردهای نوظهور در ایران
• 96. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی گسترده
• 97. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 98. نقش دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی ایران
• 99. نقش شرکت‌های دانش‌بنیان ایران
• 100. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان