فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش زبان طبیعی با Qdrant برای جستجوی شباهت برداری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی با Qdrant برای جستجوی شباهت برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: جستجوی معنایی و پایگاه‌های داده برداری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. اصول پایگاه‌های داده برداری
• 4. معرفی Qdrant و معماری آن
• 5. نصب و راه‌اندازی Qdrant
• 6. ایجاد مجموعه داده در Qdrant
• 7. مدل‌های جاسازی متن (Text Embeddings)
• 8. تولید جاسازی با مدل‌های پیشرفته
• 9. مفهوم شباهت برداری
• 10. محاسبه شباهت کسینوسی
• 11. محاسبه شباهت اقلیدسی
• 12. جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 13. الگوریتم‌های جستجوی تقریبی
• 14. تنظیم پارامترهای جستجو در Qdrant
• 15. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 16. مرتب‌سازی نتایج جستجو
• 17. نمایش نتایج جستجو
• 18. کاربردهای جستجوی شباهت برداری
• 19. جستجوی معنایی در اسناد
• 20. جستجوی پرس و جوهای پیچیده
• 21. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 22. خلاصه‌سازی متون با Qdrant
• 23. تشخیص موضوعات در متون
• 24. دسته‌بندی متون با Qdrant
• 25. تطابق متون با Qdrant
• 26. تحلیل احساسات با Qdrant
• 27. سیستم‌های توصیه‌گر
• 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 29. توصیه‌گرهای ترکیبی
• 30. مدیریت داده‌های حجیم برداری
• 31. بهینه‌سازی عملکرد Qdrant
• 32. مقیاس‌پذیری Qdrant
• 33. امنیت در Qdrant
• 34. مدیریت کاربران و مجوزها
• 35. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Qdrant
• 36. نظارت بر عملکرد Qdrant
• 37. عیب‌یابی در Qdrant
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در NLP
• 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 40. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 41. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
• 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 43. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 44. مفهوم خود-توجه (Self-Attention)
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 47. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 48. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 49. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در جستجو
• 50. پردازش پرس و جوهای چندزبانه
• 51. جستجوی معنایی در زبان فارسی
• 52. تولید جاسازی برای زبان فارسی
• 53. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 54. استفاده از کتابخانه‌های فارسی در NLP
• 55. کاربرد Qdrant در سیستم‌های هوشمند
• 56. طراحی سیستم‌های جستجوی پیشرفته
• 57. ارزیابی کیفیت جستجو
• 58. معیارهای ارزیابی سیستم‌های جستجو
• 59. بهبود دقت جستجو
• 60. کاهش زمان پاسخ‌دهی جستجو
• 61. مدیریت نسخه‌های مجموعه داده
• 62. مهاجرت داده‌ها به Qdrant
• 63. ادغام Qdrant با سایر سیستم‌ها
• 64. ساخت API برای جستجو
• 65. پیاده‌سازی جستجو در برنامه‌های کاربردی
• 66. جستجوی مبتنی بر تصویر با Qdrant
• 67. جستجوی مبتنی بر صدا با Qdrant
• 68. جستجوی ترکیبی چندوجهی
• 69. اخلاق در هوش مصنوعی و NLP
• 70. مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 71. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 72. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 73. کاهش سوگیری در پردازش زبان
• 74. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 75. آینده پردازش زبان طبیعی
• 76. روندهای نوین در جستجوی معنایی
• 77. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
• 78. هوش مصنوعی در آموزش و پژوهش
• 79. هوش مصنوعی در سلامت
• 80. هوش مصنوعی در خدمات دولتی
• 81. هوش مصنوعی در کسب و کارهای کوچک
• 82. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 83. پروتکل‌های ارتباطی در Qdrant
• 84. کاربرد Qdrant در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 85. پردازش متن در زمان واقعی (Real-time)
• 86. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 87. تطبیق مدل‌های زبانی با نیازهای خاص
• 88. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 89. بهینه‌سازی جاسازی‌ها برای جستجو
• 90. استفاده از Qdrant در یادگیری تقویتی
• 91. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
• 92. پردازش زبان طبیعی و گراف‌های دانش
• 93. ساخت و استخراج گراف دانش
• 94. کاربرد Qdrant در مدیریت دانش
• 95. تحلیل روندها با استفاده از Qdrant
• 96. پیش‌بینی در پردازش زبان طبیعی
• 97. یادگیری مولد در NLP
• 98. کاربرد Qdrant در تحلیل کد
• 99. جستجوی کد منبع با Qdrant
• 100. ساخت ابزارهای توسعه با Qdrant