فلش‌کارت‌های آموزشی بهره‌گیری از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) در محیط توسعه Elixir

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهره‌گیری از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) در محیط توسعه Elixir

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و مهندسی داده

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری سیستم‌های هوشمند
• 2. مبانی مهندسی داده در توسعه نرم‌افزار
• 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Elixir
• 4. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های هوشمند
• 5. پایه‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG)
• 6. چرا RAG برای توسعه Elixir مفید است؟
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Elixir
• 8. ابزارهای ضروری برای توسعه Elixir
• 9. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری
• 10. ساختاردهی داده‌ها برای RAG
• 11. انتخاب مدل‌های زبانی مناسب
• 12. تنظیم و پیکربندی مدل‌های زبانی
• 13. مراحل پیاده‌سازی RAG در Elixir
• 14. ایجاد زیرساخت داده‌های آموزشی
• 15. پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 16. تعریف پرس‌وجوها و جستجو
• 17. تکنیک‌های بهینه‌سازی بازیابی
• 18. ارزیابی عملکرد سیستم RAG
• 19. مدیریت حافظه در سیستم‌های هوشمند
• 20. کاربرد RAG در بهبود تجربه کاربری
• 21. پیاده‌سازی RAG برای چت‌بات‌های هوشمند
• 22. توسعه دستیارهای هوشمند با RAG
• 23. استفاده از RAG در سیستم‌های توصیه‌گر
• 24. یکپارچه‌سازی RAG با APIهای موجود
• 25. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
• 26. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 27. استانداردهای کدنویسی در Elixir
• 28. مدیریت خطا در سیستم‌های RAG
• 29. اشکال‌زدایی و تست سیستم‌های هوشمند
• 30. بهینه‌سازی سرعت و کارایی RAG
• 31. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند
• 32. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 33. طراحی API برای سیستم‌های هوشمند
• 34. استفاده از Docker در توسعه Elixir
• 35. استقرار سیستم‌های هوشمند با Kubernetes
• 36. پایش و نگهداری سیستم‌های RAG
• 37. مستندسازی سیستم‌های توسعه‌یافته
• 38. مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 39. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 40. تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های برداری
• 41. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 42. پردازش زبان طبیعی (NLP) در Elixir
• 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 45. ترنسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر توجه
• 46. یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 48. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 49. استفاده از Embeddings در NLP
• 50. تکنیک‌های پیشرفته جستجو در پایگاه‌های داده برداری
• 51. مدیریت داده‌های نامنظم و ناهمگن
• 52. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 53. ارتباط بین سیستم‌های هوشمند و داده‌های سنتی
• 54. تکنیک‌های خلاصه‌سازی خودکار متن
• 55. تولید محتوای متنی با هوش مصنوعی
• 56. تحلیل احساسات متن با مدل‌های زبانی
• 57. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 58. طبقه‌بندی متون با یادگیری عمیق
• 59. ترجمه ماشینی با مدل‌های پیشرفته
• 60. استفاده از RAG برای جستجوی معنایی
• 61. بهبود دقت نتایج جستجو با RAG
• 62. کاربرد RAG در تحلیل اسناد حقوقی
• 63. استفاده از RAG در حوزه‌های پزشکی
• 64. توسعه سیستم‌های هوشمند برای آموزش
• 65. کاربرد RAG در تحلیل داده‌های مالی
• 66. بهینه‌سازی پایگاه‌های داده برداری
• 67. مدیریت نسخه در داده‌ها و مدل‌ها
• 68. معماری‌های توزیع‌شده برای RAG
• 69. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری
• 70. استفاده از سرویس‌های ابری برای RAG
• 71. امنیت سایبری در سیستم‌های هوشمند
• 72. حریم خصوصی داده‌ها در Elixir
• 73. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 74. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در ایران
• 75. مبانی فقهی در اقتصاد دیجیتال
• 76. حاکمیت داده در سازمان‌ها
• 77. مدیریت دانش با استفاده از RAG
• 78. توسعه ابزارهای تحلیل داده
• 79. کاربرد RAG در بهبود فرآیندهای کسب‌وکار
• 80. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 81. توسعه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 82. استفاده از LLMs در Elixir
• 83. چالش‌های استقرار LLMs
• 84. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی RAG
• 85. ارزیابی جامع سیستم‌های هوشمند
• 86. آینده RAG و سیستم‌های هوشمند
• 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعه
• 88. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های مدرن
• 89. طراحی مخازن داده (Data Lakes)
• 90. استفاده از جریان‌های داده (Data Streams)
• 91. مبانی مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 92. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 93. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 94. پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی در Elixir
• 95. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها (MLOps)
• 96. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 97. مقدمه‌ای بر پردازش موازی در Elixir
• 98. بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های هوشمند
• 99. راهکارهای افزایش پایداری سیستم‌ها