فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت سامانه‌های جستجوی هوشمند با ChromaDB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سامانه‌های جستجوی هوشمند با ChromaDB

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش اطلاعات

موضوع میانی: جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش اطلاعات
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات
• 4. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری
• 5. معماری ChromaDB
• 6. نصب و راه‌اندازی ChromaDB
• 7. مراحل اولیه کار با ChromaDB
• 8. ایجاد و مدیریت مجموعه‌ها (Collections)
• 9. افزودن داده‌ها به مجموعه‌ها
• 10. انواع داده‌های قابل ذخیره‌سازی در ChromaDB
• 11. پردازش و پاکسازی متن
• 12. توکنایزیشن (Tokenization)
• 13. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 14. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزیشن (Lemmatization)
• 15. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
• 16. مفاهیم Embeddings
• 17. مدل‌های Embeddings رایج (Word2Vec, GloVe)
• 18. استفاده از مدل‌های Embeddings از پیش آموزش‌دیده
• 19. آموزش مدل Embeddings سفارشی
• 20. فشرده‌سازی بردارها (Dimensionality Reduction)
• 21. الگوریتم‌های کاهش ابعاد (PCA, t-SNE)
• 22. کاربرد فشرده‌سازی بردار در جستجو
• 23. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 24. تفاوت جستجوی کلیدواژه‌ای و معنایی
• 25. کاربرد جستجوی معنایی در بازیابی اطلاعات
• 26. مفهوم شباهت برداری
• 27. معیارهای سنجش شباهت (Cosine Similarity, Euclidean Distance)
• 28. محاسبه شباهت در ChromaDB
• 29. بهینه‌سازی جستجو
• 30. شاخص‌گذاری (Indexing) در پایگاه‌های داده برداری
• 31. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 32. HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds)
• 33. Faiss (Facebook AI Similarity Search)
• 34. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برداری (Vector Quantization)
• 35. کاربرد ANN در ChromaDB
• 36. تنظیم پارامترهای جستجو
• 37. جستجوی فیلتر شده (Filtered Search)
• 38. ترکیب جستجوی معنایی و فیلتر
• 39. استفاده از متادیتای داده‌ها
• 40. طراحی ساختار متادیتا
• 41. جستجوی مبتنی بر متادیتا
• 42. مثال‌های عملی از جستجوی فیلتر شده
• 43. کاربردهای پیشرفته ChromaDB
• 44. جستجوی پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 45. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 46. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 47. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 48. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 49. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 50. کاربرد Embeddings در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 51. یکپارچه‌سازی ChromaDB با LLMs
• 52. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 53. توسعه سامانه‌های جستجوی پیشرفته
• 54. ارزیابی عملکرد سامانه‌های جستجو
• 55. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
• 56. روش‌های تست و اعتبارسنجی
• 57. مقایسه با سایر پایگاه‌های داده برداری
• 58. مزایا و معایب ChromaDB
• 59. بهترین شیوه‌ها در استفاده از ChromaDB
• 60. مدیریت حافظه و منابع
• 61. مقیاس‌پذیری سامانه‌های جستجو
• 62. امنیت داده‌ها در ChromaDB
• 63. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 64. خطایابی و رفع مشکلات رایج
• 65. مستندسازی سامانه‌های جستجو
• 66. اخلاق در هوش مصنوعی و پردازش اطلاعات
• 67. مسئولیت‌پذیری در طراحی سامانه‌های جستجو
• 68. حریم خصوصی کاربران
• 69. سوگیری در الگوریتم‌های جستجو
• 70. رفع سوگیری در مدل‌های Embeddings
• 71. شفافیت در نتایج جستجو
• 72. ملاحظات حقوقی و قانونی در توسعه سامانه‌ها
• 73. قوانین مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی در ایران
• 74. الزامات انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 75. تأکید بر منافع ملی در توسعه فناوری
• 76. کاربرد فناوری در اقتصاد دانش‌بنیان
• 77. توسعه نرم‌افزارهای داخلی
• 78. خودکفایی در فناوری اطلاعات
• 79. مروری بر آخرین روندها در پردازش زبان طبیعی
• 80. آینده جستجوی معنایی
• 81. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 82. مطالعات موردی موفق در ایران
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی در سازمان‌ها
• 84. توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان
• 85. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 86. منابع آموزشی تکمیلی
• 87. کارگاه‌های عملی و پروژه‌ها
• 88. شبکه‌سازی و همکاری با جامعه متخصصان
• 89. گزارش‌دهی و ارائه نتایج
• 90. مستندسازی پروژه نهایی
• 91. پروژه عملی: ساخت سامانه جستجوی معنایی ساده
• 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 93. پایان دوره