کتاب صوتی بهینه‌سازی عوامل هوشمند برای جستجوی فایل با استفاده از تکنیک‌های نوین بازیابی اطلاعات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عوامل هوشمند برای جستجوی فایل با استفاده از تکنیک‌های نوین بازیابی اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: عوامل هوشمند و بازیابی اطلاعات پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عوامل هوشمند
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. معماری‌های کلیدی در NLP
• 4. کاربرد NLP در جستجوی اطلاعات
• 5. مفهوم بازیابی اطلاعات (IR)
• 6. الگوریتم‌های پایه در بازیابی اطلاعات
• 7. معیارهای ارزیابی در بازیابی اطلاعات
• 8. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پرسش و پاسخ (QA)
• 9. مفهوم بازیابی اطلاعات غنی‌شده (RAG)
• 10. معماری پایه RAG
• 11. چالش‌های پیاده‌سازی RAG
• 12. مقدمه‌ای بر عوامل هوشمند (Intelligent Agents)
• 13. مفاهیم کلیدی عوامل هوشمند
• 14. انواع عوامل هوشمند
• 15. طراحی و معماری عوامل هوشمند
• 16. عوامل هوشمند در جستجوی اطلاعات
• 17. بهینه‌سازی عوامل هوشمند
• 18. نقش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در عوامل هوشمند
• 19. تکامل LLMs و تأثیر آن بر RAG
• 20. معماری‌های پیشرفته RAG
• 21. تکنیک‌های نوین در بازیابی اطلاعات
• 22. بازیابی اطلاعات تطبیقی (Adaptive IR)
• 23. بازیابی اطلاعات شخصی‌سازی شده
• 24. مفهوم جستجوی فایل هوشمند
• 25. چالش‌های جستجوی فایل در مقیاس بزرگ
• 26. راهکارهای RAG برای جستجوی فایل
• 27. بهینه‌سازی هزینه در سیستم‌های RAG
• 28. کاهش هزینه‌های محاسباتی در RAG
• 29. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 30. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
• 31. پایپ‌لاین‌های پردازش کارآمد
• 32. بهینه‌سازی توکن‌سازی (Tokenization)
• 33. استفاده از حافظه نهان (Caching)
• 34. مدیریت مؤثر داده‌ها در RAG
• 35. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 36. نمایه‌سازی (Indexing) کارآمد اسناد
• 37. تکنیک‌های جستجوی برداری (Vector Search)
• 38. پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 39. مقایسه پایگاه‌های داده برداری
• 40. استفاده از شاخص‌های تقریبی (Approximate Nearest Neighbor - ANN)
• 41. بهینه‌سازی پارامترهای ANN
• 42. روش‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 43. فشرده‌سازی اسناد متنی
• 44. فشرده‌سازی نمایش‌های برداری
• 45. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 46. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 47. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 48. یادگیری نمایش‌های متنی فشرده
• 49. مدل‌های زبانی فشرده (Distilled Language Models)
• 50. استفاده از مدل‌های تخصصی برای جستجو
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای جستجوی فایل
• 52. استراتژی‌های تنظیم دقیق کارآمد
• 53. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در RAG
• 54. کاربرد RL برای بهینه‌سازی پاسخ‌دهی
• 55. بهینه‌سازی انتخاب اسناد در RAG
• 56. روش‌های ارزیابی خودکار عوامل هوشمند
• 57. معیارهای جدید برای ارزیابی جستجوی فایل
• 58. ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 59. ارزیابی کارایی و هزینه
• 60. تکنیک‌های اعتبارسنجی (Validation)
• 61. اعتبارسنجی مدل‌های زبانی
• 62. اعتبارسنجی پایپ‌لاین RAG
• 63. ملاحظات اخلاقی در عوامل هوشمند
• 64. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 65. مدیریت سوگیری در سیستم‌های جستجو
• 66. حریم خصوصی داده‌ها
• 67. امنیت سیستم‌های جستجو
• 68. مقدمه‌ای بر زیرساخت‌های ابری (Cloud Infrastructure)
• 69. استفاده از سرویس‌های ابری برای RAG
• 70. مدیریت منابع ابری
• 71. هزینه‌یابی (Costing) در محیط ابری
• 72. بهینه‌سازی هزینه‌ها در سرویس‌های ابری
• 73. معرفی فریم‌ورک‌های مرتبط
• 74. LangChain و کاربرد آن در RAG
• 75. LlamaIndex و نقش آن در RAG
• 76. فریم‌ورک‌های متن‌باز برای NLP
• 77. پیاده‌سازی عملی یک عامل جستجوی فایل
• 78. طراحی پایپ‌لاین جستجوی فایل
• 79. انتخاب مدل زبانی مناسب
• 80. تنظیم پارامترهای جستجو
• 81. ارزیابی نتایج جستجو
• 82. بهبود مستمر سیستم
• 83. مطالعات موردی (Case Studies) در جستجوی فایل
• 84. جستجوی فایل در محیط‌های سازمانی
• 85. جستجوی فایل در سیستم‌های مدیریت اسناد
• 86. کاربرد RAG در جستجوی کد
• 87. مباحث پیشرفته در RAG
• 88. RAG چندزبانه
• 89. RAG برای داده‌های ساختاریافته
• 90. RAG هیبریدی (ترکیبی از روش‌ها)
• 91. آیندهٔ جستجوی اطلاعات با عوامل هوشمند
• 92. روندهای نوظهور در NLP و RAG
• 93. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر جستجو
• 94. پیش‌بینی‌های آینده در حوزه RAG
• 95. توسعهٔ عوامل هوشمند پیشرفته‌تر
• 96. فرهنگ سازمانی و پذیرش عوامل هوشمند
• 97. چالش‌های پیاده‌سازی در سازمان‌ها
• 98. آموزش و توانمندسازی کاربران
• 99. مدیریت تغییرات سازمانی
• 100. نقش عوامل هوشمند در افزایش بهره‌وری