فلش‌کارت‌های آموزشی هوش مصنوعی مولد مبتنی بر بازیابی: راهنمای جامع تولید و درک محتوا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی مولد مبتنی بر بازیابی: راهنمای جامع تولید و درک محتوا

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی تولید متن با هوش مصنوعی
• 3. فناوری‌های کلیدی در هوش مصنوعی مولد
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای تولید متن
• 5. ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 6. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 7. مفاهیم پایه‌ای در بازیابی اطلاعات
• 8. فهرست‌نویسی اسناد
• 9. شاخص‌گذاری معکوس (Inverted Index)
• 10. مدل‌های بازیابی اطلاعات سنتی
• 11. بازیابی مبتنی بر واژگان
• 12. بازیابی مبتنی بر معنا (Semantic Retrieval)
• 13. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 14. تعبیه‌سازی اسناد (Document Embeddings)
• 15. مدل‌های تعبیه‌سازی مدرن (Word2Vec, GloVe)
• 16. مدل‌های تعبیه‌سازی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, RoBERTa)
• 17. مقدمه‌ای بر بازیابی-افزوده تولید (RAG)
• 18. اهداف و مزایای RAG
• 19. اجزای اصلی سیستم RAG
• 20. ماژول بازیابی در RAG
• 21. ماژول مولد در RAG
• 22. چالش‌های ادغام بازیابی و تولید
• 23. کاربردهای RAG در تولید محتوا
• 24. تولید پاسخ به سوالات مبتنی بر اسناد
• 25. خلاصه‌سازی اسناد با RAG
• 26. تولید متن خلاقانه با RAG
• 27. تولید کد با RAG
• 28. تولید محتوای آموزشی با RAG
• 29. تولید محتوای خبری با RAG
• 30. ارزیابی عملکرد سیستم‌های RAG
• 31. معیارهای ارزیابی ماژول بازیابی
• 32. معیارهای ارزیابی ماژول مولد
• 33. معیارهای ارزیابی کلی RAG
• 34. روش‌های بهبود ماژول بازیابی
• 35. بهینه‌سازی شاخص‌گذاری
• 36. تکنیک‌های جستجوی معنایی
• 37. استفاده از بردارهای جاسازی در بازیابی
• 38. فیلتر کردن نتایج بازیابی
• 39. روش‌های بهبود ماژول مولد
• 40. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. کنترل خروجی مولد
• 42. مدیریت وضوح و انسجام متن تولید شده
• 43. تکنیک‌های تنظیم پارامترهای مولد
• 44. چالش‌های داده در RAG
• 45. گردآوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 46. پاکسازی داده‌ها برای بازیابی
• 47. پاکسازی داده‌ها برای تولید
• 48. مدیریت دانش در سیستم‌های RAG
• 49. سازماندهی پایگاه دانش
• 50. به‌روزرسانی پایگاه دانش
• 51. مدیریت نسخه‌های اسناد
• 52. ملاحظات اخلاقی در RAG
• 53. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 54. سوگیری در داده‌های بازیابی
• 55. حفظ حریم خصوصی در RAG
• 56. امنیت اطلاعات در سیستم‌های RAG
• 57. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 58. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 59. رعایت قوانین و مقررات در تولید محتوا
• 60. مباحث پیشرفته در RAG
• 61. RAG با پایگاه‌های دانش گراف‌مانند
• 62. RAG با حافظه بلندمدت
• 63. RAG برای وظایف چندوجهی (Multimodal RAG)
• 64. RAG در زمان واقعی (Real-time RAG)
• 65. بهینه‌سازی کارایی سیستم‌های RAG
• 66. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 67. استقرار سیستم‌های RAG در محیط عملیاتی
• 68. ابزارها و چارچوب‌های توسعه RAG
• 69. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی
• 70. چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 71. ابزارهای بازیابی اطلاعات
• 72. پلتفرم‌های توسعه هوش مصنوعی مولد
• 73. مطالعات موردی سیستم‌های RAG موفق
• 74. RAG در صنعت مالی
• 75. RAG در حوزه سلامت
• 76. RAG در خدمات مشتریان
• 77. RAG در آموزش و پژوهش
• 78. آینده پژوهش در RAG
• 79. جهت‌گیری‌های نوین در RAG
• 80. روندهای آینده در مدل‌های زبانی بزرگ
• 81. تحولات در بازیابی اطلاعات
• 82. نوآوری‌های پیش‌رو در RAG
• 83. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 84. کاربردهای عملی هوش مصنوعی مولد در ایران
• 85. مقررات و چارچوب‌های حقوقی محتوای دیجیتال در ایران
• 86. اصول فقهی در تولید محتوای دیجیتال
• 87. فرهنگ و هنر ایرانی در هوش مصنوعی مولد
• 88. اقتصاد دانش‌بنیان و هوش مصنوعی مولد
• 89. توسعه پایدار و هوش مصنوعی مولد
• 90. کارآفرینی و نوآوری با هوش مصنوعی مولد
• 91. نقش دانشگاه‌ها در پیشبرد هوش مصنوعی مولد
• 92. مهارت‌های لازم برای متخصصان هوش مصنوعی مولد
• 93. توسعه بومی مدل‌های زبانی بزرگ
• 94. چالش‌های بومی‌سازی فناوری‌های پیشرفته
• 95. پتانسیل هوش مصنوعی مولد برای جامعه
• 96. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 97. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی هوش مصنوعی
• 98. آموزش مداوم در حوزه هوش مصنوعی
• 99. انتقال فناوری و دانش فنی
• 100. همکاری‌های علمی و بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی