پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) یکی از فناوری‌های نوظهور در علم داده و هوش مصنوعی هستند که امکان ذخیره‌سازی و جستجوی سریع داده‌های برداری را فراهم می‌کنند. دوره «مبانی پایگاه‌های داده برداری» در Udemy با تمرکز بر مفاهیم پایه، معماری و کاربردهای عملی، شما را از سطح مبتدی تا کارشناسی در این حوزه همراهی می‌کند. این دوره در نوامبر ۲۰۲۴ منتشر شده و به‌صورت رایگان در اختیار علاقه‌مندان قرار گرفته است.

• درک مفهوم بردارها و نقش آنها در نمایش ویژگی‌های داده‌های پیچیده.
• معماری و ساختار پایگاه‌های داده برداری مانند FAISS، Milvus و Pinecone.
• پیاده‌سازی عملیات اصلی: درج، به‌روزرسانی، حذف و جستجوی برداری با استفاده از APIها.
• مفاهیم ANN (Approximate Nearest Neighbor) و الگوریتم‌های رایج مانند HNSW و IVF.
• بهینه‌سازی عملکرد: فشرده‌سازی بردار، شاردینگ و تنظیم پارامترهای ایندکس.
• یکپارچه‌سازی پایگاه داده برداری با فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
• اجرای پروژه عملی: ساخت یک سیستم جستجوی تصاویر مبتنی بر مشابهت برداری.

• دسترسی به محتوای به‌روز و کاربردی در زمینه فناوری‌های پیشرفته داده.
• کسب مهارت طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی برداری برای انواع اپلیکیشن‌ها.
• افزایش قابلیت رقابت در بازار کار حوزه داده و یادگیری ماشین.
• یادگیری با مثال‌های عملی و کدهای آماده در زبان پایتون.
• ارتباط با مدرس دوره و رفع اشکال از طریق بخش پرسش و پاسخ Udemy.
• ارائه گواهینامه پایان دوره از پلتفرم Udemy.

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون.
• درک مفاهیم پایه‌ای آمار و جبر خطی.
• آشنایی با چارچوب‌های یادگیری ماشین مانند scikit-learn یا TensorFlow توصیه می‌شود.
• امکان نصب پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز روی سیستم شخصی.

• بخش ۱: معرفی پایگاه‌های داده برداری و مقایسه با دیتابیس‌های سنتی.
• بخش ۲: آشنایی با بردارها، متریک فاصله و عملیات پایه.
• بخش ۳: نصب و راه‌اندازی FAISS و Milvus و آموزش برنامه‌نویسی اولیه.
• بخش ۴: ساخت ایندکس‌های ANN و مقایسه الگوریتم‌های HNSW، IVF و PQ.
• بخش ۵: بهینه‌سازی، فشرده‌سازی بردارها و شاردینگ برای داده‌های حجیم.
• بخش ۶: یکپارچه‌سازی با فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین و ارائه API RESTful.
• بخش ۷: پروژه عملی جستجوی تصاویر بر اساس بردار ویژگی.
• بخش ۸: نکات پیشرفته و راهنمای استقرار در محیط‌های ابری.

در طول دوره، چندین مثال عملی را بررسی می‌کنیم که شاخص‌ترین آنها عبارتند از:

• جستجوی مشابه‌ترین سند متنی در مجموعه‌ای از مقالات پژوهشی با استفاده از مدل‌های BERT برای تبدیل متن به بردار.
• تشخیص تصویر مشابه در یک گالری عکس با استخراج ویژگی از شبکه‌های عصبی کانولوشنی و جستجوی برداری.
• ساخت API برای پاسخ سریع به درخواست‌های جستجوی برداری و مقایسه عملکرد روی داده‌های میلیون برداری.

هر مثال شامل توضیح گام‌به‌گام، کدهای پایتون و نحوه تحلیل نتایج به وسیله نمودار و معیارهای ارزیابی است.

با گذراندن این دوره، شما توانایی طراحی و پیاده‌سازی پایگاه‌های داده برداری را در پروژه‌های واقعی خواهید داشت. مفاهیم پایه، ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته‌ای که فرا می‌گیرید، در بسیاری از حوزه‌ها از جمله جستجوی هوشمند، تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد. فرصت را از دست ندهید و هم‌اکنون این دوره ارزشمند را به‌صورت رایگان دانلود کنید و مهارت خود را در تکنولوژی‌های نوین داده به سطح بالاتری ارتقاء دهید.