فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته با هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته با هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش اطلاعات

موضوع میانی: سیستم‌های بازیابی اطلاعات هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 3. معماری‌های پایه سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 4. مدل‌های زبانی آماری
• 5. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 6. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 9. واحد ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 10. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. معماری GPT و قابلیت‌های آن
• 12. اصول بازیابی اطلاعات چندوجهی (Multimodal RAG)
• 13. مفاهیم کلیدی در RAG
• 14. ترکیب بازیابی و تولید متن
• 15. کاربرد LLMs در سیستم‌های جستجوی پیشرفته
• 16. مبانی داده‌های چندوجهی
• 17. پردازش و نمایش تصاویر
• 18. پردازش و نمایش صدا
• 19. پردازش و نمایش ویدئو
• 20. همسان‌سازی داده‌های چندوجهی
• 21. استخراج اطلاعات از منابع چندوجهی
• 22. فهرست‌سازی اطلاعات چندوجهی
• 23. تکنیک‌های پیشرفته در فهرست‌سازی
• 24. جستجوی معنایی در داده‌های چندوجهی
• 25. بازیابی اطلاعات مبتنی بر پرس‌وجوهای چندوجهی
• 26. مدل‌سازی پرس‌وجوهای چندوجهی
• 27. تطبیق پرس‌وجو با اسناد چندوجهی
• 28. ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات چندوجهی
• 29. معیارهای ارزیابی سیستم‌های RAG
• 30. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای RAG
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG با استفاده از GPT
• 32. مراحل طراحی سیستم RAG
• 33. انتخاب مدل LLM مناسب
• 34. آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 35. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل LLM
• 36. توسعه ماژول بازیابی اطلاعات
• 37. استفاده از پایگاه داده‌های وکتور
• 38. بهینه‌سازی فرآیند بازیابی
• 39. توسعه ماژول تولید متن
• 40. تولید پاسخ‌های مرتبط و جامع
• 41. مدیریت حافظه در سیستم‌های مکالمه‌ای
• 42. کاربردهای پیشرفته RAG
• 43. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 44. خلاصه‌سازی اسناد چندوجهی
• 45. تولید محتوای خلاقانه با RAG
• 46. شخصی‌سازی نتایج جستجو
• 47. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر RAG
• 48. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های RAG
• 49. اخلاق در هوش مصنوعی و RAG
• 50. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 51. چارچوب‌های قانونی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی
• 52. ضوابط انتشار محتوای دیجیتال در ایران
• 53. مقررات مربوط به داده‌های حساس
• 54. حفظ اطلاعات کاربران
• 55. مطابقت با قوانین بانک مرکزی در حوزه رمزارزها
• 56. کاربرد RAG در حوزه‌های تخصصی
• 57. RAG در پزشکی و سلامت
• 58. RAG در آموزش و یادگیری
• 59. RAG در حقوق و مشاوره
• 60. RAG در امور مالی و اقتصادی
• 61. RAG در مدیریت دانش سازمانی
• 62. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
• 63. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 64. مدیریت هزینه‌ها در سیستم‌های RAG
• 65. توسعه پایدار سیستم‌های RAG
• 66. آینده سیستم‌های بازیابی اطلاعات هوشمند
• 67. تحولات آتی در مدل‌های LLM
• 68. روندهای جدید در بازیابی اطلاعات چندوجهی
• 69. تأثیر RAG بر تعامل انسان و ماشین
• 70. نوآوری‌های آینده در سیستم‌های جستجوی پیشرفته
• 71. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی
• 72. بهینه‌سازی عملکرد سیستم
• 73. پایش و نگهداری سیستم‌های RAG
• 74. مدیریت خطا و بازیابی
• 75. تست و اعتبارسنجی سیستم
• 76. مستندسازی فنی سیستم
• 77. آموزش کاربران سیستم
• 78. پشتیبانی فنی سیستم
• 79. توسعه مستمر سیستم
• 80. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی RAG
• 81. درس‌های آموخته از پروژه‌های RAG
• 82. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
• 83. برنامه‌ریزی برای آینده پروژه
• 84. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 85. ارتباط با جامعه علمی و پژوهشی
• 86. مشارکت در توسعه ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز
• 87. برگزاری کارگاه‌های آموزشی
• 88. ارائه مقالات و پژوهش‌ها
• 89. تأثیرگذاری بر استانداردهای صنعتی
• 90. ترویج استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی
• 91. همکاری با سازمان‌ها و نهادهای مرتبط
• 92. مشارکت در تدوین سیاست‌ها و مقررات
• 93. توسعه نسل بعدی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 94. آینده شغلی در حوزه RAG و هوش مصنوعی
• 95. فرصت‌های کارآفرینی در حوزه RAG
• 96. نقش RAG در تحول دیجیتال
• 97. تحلیل روند بازار سیستم‌های جستجوی هوشمند
• 98. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان
• 99. پیش‌بینی چالش‌های آینده
• 100. آمادگی برای تحولات فناوری