آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره آموزشی به طور جامع به موضوعات زیر می‌پردازد:

• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی: درک مفاهیم پایه، نحوه کار مدل‌های زبانی و اهمیت نمایش معنایی داده‌ها.
• مبانی بردارها (Embeddings): آشنایی با مفهوم بردارها، نحوه تولید آن‌ها با استفاده از کتابخانه‌ها و مدل‌های مختلف (مانند Sentence Transformers، OpenAI Embeddings و غیره).
• نصب و پیکربندی Redis و Redis Stack: راه‌اندازی محیط توسعه، نصب Redis و ماژول‌های ضروری برای پردازش برداری.
• کار با ماژول Redis Stack Vector Search: یادگیری نحوه ایجاد شاخص‌های برداری، افزودن داده‌های برداری و انجام عملیات جستجو.
• پیاده‌سازی جستجوی مشابهت (Similarity Search): استراتژی‌های مختلف جستجو بر اساس معیارهای مختلف (مانند کسینوس، اقلیدسی).
• ساخت یک اپلیکیشن جستجوی معنایی: توسعه یک برنامه عملی که از پایگاه داده برداری Redis برای پاسخ به پرس‌وجوها استفاده می‌کند.
• کاربردها و سناریوهای واقعی: بررسی نمونه‌های عملی از جمله جستجو در اسناد، سیستم‌های توصیه‌گر، تشخیص تصویر و غیره.
• بهینه‌سازی عملکرد: تکنیک‌هایی برای بهبود سرعت و دقت جستجو در پایگاه داده برداری.
• مباحث پیشرفته: استفاده از داده‌های ترکیبی (Hybrid Search)، مدیریت مقیاس‌پذیری و معماری سیستم.

سرفصل‌های کلیدی دوره

این دوره آموزشی به بخش‌های متنوعی تقسیم شده است تا یادگیری را سازمان‌یافته و مؤثر سازد:

بخش اول: مبانی و پیش‌نیازها

• مقدمه‌ای بر داده‌های برداری و کاربردهای آن‌ها
• آشنایی با هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی
• نحوه تولید نمایش‌های معنایی (Embeddings)
• مروری بر پایگاه‌های داده NoSQL و Redis

بخش دوم: آماده‌سازی محیط و Redis

• نصب Redis و Redis Stack
• آشنایی با ساختار داده Redis
• تنظیمات اولیه برای کار با داده‌های برداری

بخش سوم: Redis Stack Vector Search

• معرفی ماژول Vector Search
• ایجاد شاخص‌های برداری (Vector Indexes)
• ذخیره‌سازی داده‌های برداری و متادیتای مرتبط
• انجام جستجوی مشابهت (KNN Search)
• کار با الگوریتم‌های مختلف جستجو

بخش چهارم: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی

• ساخت سیستم پرسش و پاسخ بر اساس اسناد
• توسعه یک موتور جستجوی معنایی برای محصولات
• پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده
• جستجو و فیلتر کردن داده‌ها با استفاده از فیلترهای متادیتای Redis

بخش پنجم: بهینه‌سازی و مباحث پیشرفته

• تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد شاخص‌ها
• جستجوی ترکیبی (Metadata Filtering + Vector Search)
• مدیریت مقیاس‌پذیری و HA (High Availability)
• بررسی معماری‌های پیشرفته برای سیستم‌های برداری

مزایای شرکت در این دوره

با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• نیاز بازار کار را برآورده کنید: تقاضا برای متخصصان در زمینه هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده برداری در حال افزایش است.
• قابلیت‌های نوآورانه‌ای خلق کنید: سیستم‌های هوشمند و اپلیکیشن‌های پیشرفته‌ای طراحی کنید که از قدرت داده‌های برداری بهره می‌برند.
• بهینه‌سازی جستجو و تحلیل داده‌ها: با استفاده از Redis، جستجو در مجموعه داده‌های بزرگ را به شکلی سریع و معناگرا انجام دهید.
• درک عمیق تکنولوژی‌های روز: با ترکیب دو حوزه قدرتمند Redis و AI، دانش خود را به‌روز نگه دارید.
• محتوای آموزشی جامع و عملی: تمامی مفاهیم به صورت تئوری و عملی آموزش داده شده و پروژه‌های کاربردی پیاده‌سازی می‌شوند.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، دانش و تجربه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی: تسلط بر یک زبان برنامه‌نویسی مانند Python ضروری است.
• آشنایی با مفاهیم پایه دیتابیس: درک مفاهیم SQL و NoSQL مفید خواهد بود.
• آشنایی مقدماتی با هوش مصنوعی: درک اولیه از یادگیری ماشین و کاربردهای آن مفید است، اما ضروری نیست زیرا مفاهیم پایه پوشش داده می‌شوند.
• اشتیاق به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز، علاقه و انگیزه برای یادگیری و کار با فناوری‌های نوین است.