سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته با پایگاه داده‌های برداری

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته با پایگاه داده‌های برداری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته با پایگاه داده‌های برداری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و انفورماتیک

موضوع میانی: پایگاه داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های برداری
  • 2. مفاهیم کلیدی پایگاه داده‌های برداری
  • 3. معماری Qdrant
  • 4. نصب و راه‌اندازی Qdrant
  • 5. انواع داده در Qdrant
  • 6. ذخیره‌سازی داده‌های برداری
  • 7. شاخص‌گذاری برداری
  • 8. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
  • 9. کاربرد ANN در Qdrant
  • 10. جستجوی شباهت معنایی
  • 11. بردارها و نمایش معنایی متن
  • 12. تولید بردار با مدل‌های زبانی
  • 13. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Qdrant
  • 14. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 15. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با Qdrant
  • 17. جستجو در تصاویر با Qdrant
  • 18. تولید بردار برای تصاویر
  • 19. شباهت تصویر در Qdrant
  • 20. جستجو در داده‌های چندوجهی
  • 21. کاربرد Qdrant در تحلیل داده
  • 22. تجسم داده‌های برداری
  • 23. مدیریت مجموعه‌داده‌ها در Qdrant
  • 24. عملیات CRUD بر روی نقاط (Points)
  • 25. فیلتر کردن نتایج جستجو
  • 26. جستجوی مبتنی بر متن
  • 27. جستجوی مبتنی بر تصویر
  • 28. جستجوی مبتنی بر صوت
  • 29. جستجوی ترکیبی
  • 30. بهینه‌سازی عملکرد Qdrant
  • 31. تنظیمات شاخص‌گذاری
  • 32. تنظیمات ذخیره‌سازی
  • 33. پایش و مانیتورینگ Qdrant
  • 34. امنیت در Qdrant
  • 35. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • 36. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Qdrant
  • 37. خوشه‌بندی (Clustering) Qdrant
  • 38. مقیاس‌پذیری Qdrant
  • 39. استقرار Qdrant در محیط‌های ابری
  • 40. استفاده از Qdrant با Docker
  • 41. استفاده از Qdrant با Kubernetes
  • 42. یکپارچه‌سازی Qdrant با سایر ابزارها
  • 43. APIهای Qdrant
  • 44. کتابخانه‌های کلاینت Qdrant
  • 45. مثال‌های عملی با Python
  • 46. مثال‌های عملی با Go
  • 47. مثال‌های عملی با JavaScript
  • 48. مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی
  • 49. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 51. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 52. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 53. کاربرد LLM در تولید بردار
  • 54. استفاده از LLM با Qdrant
  • 55. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 56. کاربرد هوش مصنوعی مولد در جستجو
  • 57. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 58. حریم خصوصی در داده‌های برداری
  • 59. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 60. پیش‌داوری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 61. راهکارهای کاهش سوگیری
  • 62. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 63. معیارهای ارزیابی جستجو
  • 64. آزمون A/B در سیستم‌های جستجو
  • 65. طراحی رابط کاربری جستجوی پیشرفته
  • 66. تجربه کاربری (UX) در جستجو
  • 67. مقایسه Qdrant با سایر پایگاه داده‌های برداری
  • 68. Elasticsearch و Vector Search
  • 69. Milvus و Vector Search
  • 70. Pinecone و Vector Search
  • 71. مقایسه جامع پایگاه داده‌های برداری
  • 72. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
  • 73. معماری سیستم‌های جستجوی سازمانی
  • 74. پیاده‌سازی جستجو در اسناد داخلی
  • 75. جستجو در پایگاه دانش
  • 76. جستجو در سوابق مشتریان
  • 77. جستجو در داده‌های پزشکی
  • 78. جستجو در داده‌های مالی
  • 79. جستجو در داده‌های حقوقی
  • 80. جستجو در داده‌های علمی
  • 81. جستجو در محتوای رسانه‌ای
  • 82. جستجو در داده‌های IoT
  • 83. مطالعات موردی موفق Qdrant
  • 84. آینده پایگاه داده‌های برداری
  • 85. روندهای جدید در جستجوی معنایی
  • 86. هوش مصنوعی و جستجوی آینده
  • 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 88. پروژه نهایی: طراحی سیستم جستجوی پیشرفته
  • 89. مراحل پیاده‌سازی پروژه
  • 90. ارزیابی پروژه
  • 91. نکات تکمیلی و منابع بیشتر
  • 92. یادگیری مستمر در حوزه پایگاه داده‌های برداری
  • 93. توسعه مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی
  • 94. آمادگی برای چالش‌های آینده در انفورماتیک

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.