, ,

کتاب ساخت دستیار جستجوی هوشمند با استفاده از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیار جستجوی هوشمند با استفاده از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: جستجو و بازیابی اطلاعات با هوش مصنوعی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار
  • 2. مبانی توسعه نرم‌افزار کاربردی
  • 3. معرفی مفاهیم کلیدی جستجو و بازیابی اطلاعات
  • 4. اصول پایه‌ای پایگاه‌های داده و ذخیره‌سازی اطلاعات
  • 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 6. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 7. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش زبان طبیعی
  • 8. مبانی بازیابی اطلاعات مبتنی بر بازیابی (Retrieval-Based Information Retrieval)
  • 9. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
  • 10. معرفی تکنیک‌های پیشرفته نمایش متن (Text Representation)
  • 11. بردارسازی متون با استفاده از مدل‌های embedding
  • 12. کاربرد Word Embeddings در بازیابی اطلاعات
  • 13. معرفی تکنیک‌های تعبیه جمله (Sentence Embeddings)
  • 14. استفاده از Sentence Transformers برای نمایش جملات
  • 15. اصول پایه‌ای سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر شباهت (Similarity-Based Retrieval)
  • 16. معیارهای سنجش شباهت متون (مانند Cosine Similarity)
  • 17. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های بازیابی اطلاعات معنایی (Semantic Search)
  • 18. معرفی مفاهیم پایه‌ای بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Retrieval)
  • 19. معماری سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • 20. مراحل پیاده‌سازی سیستم RAG
  • 21. بخش بازیابی (Retriever) در سیستم RAG
  • 22. انتخاب و پیاده‌سازی مدل‌های embedding مناسب
  • 23. بهینه‌سازی فرایند بازیابی اطلاعات
  • 24. بخش تولید (Generator) در سیستم RAG
  • 25. ادغام نتایج بازیابی با مدل زبانی بزرگ
  • 26. تکنیک‌های بهبود کیفیت پاسخ‌های تولید شده
  • 27. تکنیک‌های پیشرفته در بازیابی اطلاعات: TF-IDF و BM25
  • 28. مقایسه روش‌های سنتی و معنایی در بازیابی اطلاعات
  • 29. ارزیابی عملکرد سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 30. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-score)
  • 31. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده در سیستم‌های بزرگ
  • 32. کاربرد پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
  • 33. معرفی پایگاه‌های داده برداری محبوب (مانند Pinecone, Weaviate)
  • 34. نصب و پیکربندی پایگاه داده برداری
  • 35. ذخیره‌سازی و بازیابی بردارهای متنی در پایگاه داده برداری
  • 36. مقدمه‌ای بر ساخت رابط کاربری (User Interface)
  • 37. اصول طراحی رابط کاربری کاربرپسند
  • 38. توسعه رابط کاربری با استفاده از فریم‌ورک‌های وب (مانند Streamlit, Gradio)
  • 39. پیاده‌سازی بخش ورودی کاربر (Query Input)
  • 40. نمایش نتایج بازیابی شده
  • 41. نمایش پاسخ تولید شده توسط LLM
  • 42. مدیریت خطاهای احتمالی در سیستم
  • 43. مقدمه‌ای بر امنیت نرم‌افزار
  • 44. اصول رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها
  • 45. جلوگیری از حملات رایج (مانند Prompt Injection)
  • 46. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 47. شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 48. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 49. مقدمه‌ای بر توسعه پایدار نرم‌افزار
  • 50. معماری میکروسرویس‌ها در سیستم‌های بزرگ
  • 51. مقدمه‌ای بر DevOps و CI/CD
  • 52. استقرار سیستم RAG در محیط عملیاتی
  • 53. مانیتورینگ و نگهداری سیستم RAG
  • 54. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری سیستم
  • 55. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌ها و حاکمیت داده
  • 56. اصول مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 57. کاربرد داده‌کاوی در بهبود سیستم RAG
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی LLMs
  • 60. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 61. مدل‌های ترنسفورمر و معماری آن‌ها
  • 62. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز (Open-Source LLMs)
  • 63. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 64. کاربرد Fine-tuning در بهبود سیستم RAG
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 66. تولید متن خلاقانه با LLMs
  • 67. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متون
  • 68. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
  • 69. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
  • 70. معرفی تکنیک‌های پیشرفته در RAG
  • 71. Hybrid Search (ترکیب بازیابی سنتی و معنایی)
  • 72. Re-ranking نتایج بازیابی
  • 73. استفاده از Knowledge Graphs در RAG
  • 74. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته (Structured Data)
  • 75. بازیابی اطلاعات از داده‌های ساختاریافته
  • 76. ترکیب داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 77. کاربرد LLMs در درک و پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 78. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 79. کاربرد RAG در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 82. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 83. مدل‌های embedding برای زبان فارسی
  • 84. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان فارسی
  • 85. کاربرد RAG در پردازش اسناد فارسی
  • 86. مقدمه‌ای بر قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
  • 87. اصول حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 88. ملاحظات حقوقی در توسعه نرم‌افزار
  • 89. مبانی اقتصاد دیجیتال و کسب‌وکارهای مبتنی بر داده
  • 90. مدل‌های کسب‌وکار در حوزه هوش مصنوعی
  • 91. تحلیل هزینه-فایده پیاده‌سازی سیستم RAG
  • 92. مقدمه‌ای بر آینده هوش مصنوعی و بازیابی اطلاعات
  • 93. روندهای نوظهور در RAG
  • 94. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 95. توسعه حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی و نرم‌افزار
  • 96. شبکه‌سازی و مشارکت در جامعه توسعه‌دهندگان
  • 97. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
  • 98. نکات پایانی و جمع‌بندی مباحث
  • 99. مروری بر مسیر یادگیری و گام‌های بعدی
  • 100. پیشنهادات برای پروژه‌های عملی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ساخت دستیار جستجوی هوشمند با استفاده از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا