کتاب صوتی ساخت سامانهٔ پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از Amazon Bedrock و تکنیک RAG

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سامانهٔ پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از Amazon Bedrock و تکنیک RAG

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. اصول اولیهٔ یادگیری ماشین
• 3. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 5. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 6. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 7. آشنایی با Amazon Bedrock
• 8. قابلیت‌های Amazon Bedrock برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی
• 9. مقدمه‌ای بر تکنیک بازیابی افزوده (RAG)
• 10. اهمیت RAG در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 11. چرخهٔ حیات داده در سیستم‌های RAG
• 12. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 13. تکنیک‌های نمایه‌سازی متن
• 14. پایگاه‌های دادهٔ برداری
• 15. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 16. آشنایی با ابزارهای AWS مرتبط با RAG
• 17. انتخاب مدل زبانی مناسب در Amazon Bedrock
• 18. تنظیم پارامترهای مدل زبانی
• 19. پیاده‌سازی اولیهٔ retrieves (بازیابی)
• 20. فازهای مختلف بازیابی در RAG
• 21. استفاده از Embeddings برای نمایش معنایی متن
• 22. انتخاب مدل Embeddings مناسب
• 23. ساخت و مدیریت Vector Store
• 24. اتصال به پایگاه دادهٔ برداری
• 25. تولید پاسخ توسط مدل زبانی
• 26. ترکیب نتایج بازیابی و تولید پاسخ
• 27. بهینه‌سازی فرآیند بازیابی
• 28. فیلتر کردن نتایج بازیابی
• 29. رتبه‌بندی نتایج بازیابی
• 30. تکنیک‌های پیشرفتهٔ بازیابی
• 31. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 32. جستجوی ترکیبی (Hybrid Search)
• 33. استفاده از Metadata در بازیابی
• 34. مدیریت تاریخچهٔ مکالمات
• 35. پیاده‌سازی Agents در Amazon Bedrock
• 36. تعریف ابزارها (Tools) برای Agents
• 37. اتصال Agents به مدل‌های زبانی
• 38. مدیریت جریان کاری (Orchestration) با Agents
• 39. سناریوهای پیچیدهٔ پرسش و پاسخ
• 40. ساخت سامانهٔ پرسش و پاسخ برای اسناد داخلی
• 41. پرسش و پاسخ مبتنی بر پایگاه دانش سازمانی
• 42. پیاده‌سازی پرسش و پاسخ برای مستندات فنی
• 43. کاربرد RAG در پشتیبانی مشتریان
• 44. سیستم‌های پرسش و پاسخ برای محتوای آموزشی
• 45. تست و ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 46. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ
• 47. روش‌های اندازه‌گیری دقت و مرتبط بودن
• 48. ارزیابی تجربهٔ کاربری
• 49. اشکال‌زدایی و رفع خطا در سیستم‌های RAG
• 50. بهبود عملکرد سیستم با تکرار
• 51. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Amazon Bedrock
• 52. امنیت داده‌ها در سیستم‌های RAG
• 53. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 54. شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 55. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 56. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 57. آیندهٔ سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 58. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 59. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 60. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 61. استفاده از منابع دادهٔ فارسی برای RAG
• 62. ساخت سامانهٔ پرسش و پاسخ فارسی
• 63. تنظیم مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 64. تکنیک‌های ارزیابی سیستم‌های فارسی
• 65. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایهٔ اقتصاد اسلامی
• 66. بانکداری بدون ربا و عقود اسلامی
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی اسلامی
• 68. امنیت در سامانه‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 69. ملاحظات حقوقی و چارچوب‌های قانونی
• 70. آشنایی با قوانین حمایت از داده‌ها
• 71. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 72. استفادهٔ مسئولانه از هوش مصنوعی
• 73. پیاده‌سازی سامانهٔ پرسش و پاسخ در محیط آموزشی
• 74. توسعهٔ ابزارهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 75. ارتقاء تجربهٔ یادگیری با سیستم‌های هوشمند
• 76. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 77. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 78. پایش عملکرد سیستم در طول زمان
• 79. تحلیل آماری نتایج پرسش و پاسخ
• 80. بهبود مستمر سیستم بر اساس بازخورد
• 81. استفاده از RAG برای خلاصه‌سازی متون
• 82. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ تعاملی
• 83. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه با LLMs
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های متنی
• 85. مدیریت دانش سازمانی با هوش مصنوعی
• 86. توسعهٔ نسل جدید سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 87. مقایسهٔ رویکردهای مختلف در RAG
• 88. انتخاب بهترین استراتژی RAG برای هر سناریو
• 89. آموزش مدل‌های زبانی سفارشی
• 90. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 91. ارزیابی فنی و عملیاتی سیستم
• 92. مستندسازی فنی سامانهٔ هوش مصنوعی
• 93. راهنمای استفاده برای کاربران نهایی
• 94. پشتیبانی فنی و نگهداری سامانه
• 95. نکات کلیدی برای پیاده‌سازی موفق RAG