اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت و پیادهسازی سامانههای پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدلهای زبانی و دادههای سازمانیافته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت و پیادهسازی سامانههای پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدلهای زبانی و دادههای سازمانیافته
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
موضوع میانی: توسعهٔ کاربردهای هوش مصنوعی با دادههای ساختاریافته
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
- 2. مقدمهای بر سامانههای پرسش و پاسخ هوشمند
- 3. معماری پایگاه دانش و دادههای ساختاریافته
- 4. مفاهیم کلیدی استخراج اطلاعات
- 5. مقدمهای بر بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
- 6. تکنیکهای پیشپردازش متن
- 7. توکنایزیشن و نرمالسازی متن
- 8. حذف کلمات توقف (Stop Words)
- 9. ریشهیابی و بنواژهسازی (Stemming and Lemmatization)
- 10. نمایش متن با مدلهای برداری
- 11. مدلهای Bag-of-Words و TF-IDF
- 12. مقدمهای بر مدلهای زبانی آماری
- 13. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
- 14. طبقهبندی متن با الگوریتمهای کلاسیک
- 15. مدلهای مبتنی بر درخت تصمیم و جنگل تصادفی
- 16. ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) برای متن
- 17. شبکههای عصبی در پردازش زبان طبیعی
- 18. مقدمهای بر شبکههای عصبی عمیق
- 19. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 20. شبکههای حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
- 21. واحد بازگشتی دروازهدار (GRU)
- 22. معماری ترنسفورمر (Transformer)
- 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 24. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 25. معماری GPT و مدلهای مشابه
- 26. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 27. اصول استخراج دانش از متن
- 28. روشهای استخراج موجودیت نامدار (NER)
- 29. تشخیص روابط بین موجودیتها (Relation Extraction)
- 30. استخراج حقایق و رویدادها
- 31. مقدمهای بر بازیابی تقویتشده با تولید (RAG)
- 32. چرا RAG؟ مزایا و کاربردها
- 33. مؤلفههای اصلی سیستم RAG
- 34. ایجاد پایگاه دانش قابل جستجو
- 35. نمایهسازی اسناد با استفاده از Embeddings
- 36. پایگاههای داده برداری (Vector Databases)
- 37. بهینهسازی نمایهسازی برای بازیابی
- 38. استراتژیهای بازیابی اطلاعات
- 39. بازیابی مبتنی بر شباهت معنایی
- 40. اندازهگیری شباهت برداری (Cosine Similarity)
- 41. بازیابی چند مرحلهای (Multi-stage Retrieval)
- 42. آمادهسازی داده برای آموزش مدل RAG
- 43. پاکسازی و پیشپردازش دادههای سازمانیافته
- 44. استخراج و سازماندهی دادههای متنی
- 45. مدیریت پایگاه دانش حجیم
- 46. آموزش و تنظیم دقیق مدل بازیابی
- 47. انتخاب مدل پایه برای بازیابی
- 48. آموزش مدل با دادههای سازمانی
- 49. ارزیابی عملکرد مدل بازیابی
- 50. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
- 51. تنظیم پارامترهای بازیابی
- 52. مراحل تولید پاسخ با مدل زبانی
- 53. استفاده از اطلاعات بازیابی شده در تولید پاسخ
- 54. ساخت Promptهای مؤثر برای LLMs
- 55. تنظیم دقیق مدل تولیدکننده پاسخ
- 56. ارزیابی کیفیت پاسخهای تولید شده
- 57. سنجههای ارزیابی پاسخ (BLEU, ROUGE)
- 58. ارزیابی انسانی کیفیت پاسخ
- 59. پیادهسازی سامانه پرسش و پاسخ هوشمند
- 60. گردش کار (Workflow) یک سامانه RAG
- 61. انتخاب ابزارها و چارچوبهای توسعه
- 62. استفاده از Snorkel AI برای ساخت پایگاه دانش
- 63. مدیریت دادهها با Snorkel AI
- 64. استخراج قوانین و الگوها با Snorkel AI
- 65. تولید دادههای برچسبگذاری شده با Snorkel AI
- 66. استفاده از AWS برای زیرساخت RAG
- 67. سرویسهای AWS برای ذخیرهسازی داده
- 68. سرویسهای AWS برای پردازش و آموزش مدل
- 69. استقرار سامانه RAG بر روی AWS
- 70. امنیت و حریم خصوصی در سامانههای RAG
- 71. مدیریت دسترسی به دادهها
- 72. استانداردهای امنیتی در پردازش داده
- 73. تطابق با قوانین و مقررات داخلی
- 74. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
- 75. مسئولیتپذیری در توسعه سامانههای هوشمند
- 76. استفاده صحیح از دادههای سازمانی
- 77. ملاحظات حقوقی در استفاده از دادهها
- 78. بهینهسازی عملکرد و مقیاسپذیری سامانه
- 79. تکنیکهای کش (Caching) برای سرعت بخشیدن
- 80. مدیریت بار (Load Balancing)
- 81. مقیاسپذیری افقی و عمودی
- 82. کاربردهای پیشرفته RAG
- 83. پرسش و پاسخ در حوزه تخصصی (پزشکی، حقوقی)
- 84. خلاصهسازی اسناد با استفاده از RAG
- 85. تولید محتوای خلاقانه با RAG
- 86. سامانههای پرسش و پاسخ چندزبانه
- 87. چالشها و راهحلها در پیادهسازی RAG
- 88. نگهداری و بهروزرسانی سامانه RAG
- 89. مدیریت چرخه عمر دادهها
- 90. بازخورد کاربران و بهبود مستمر سامانه
- 91. آیندهٔ RAG و پردازش زبان طبیعی
- 92. روندهای نوین در مدلهای زبانی
- 93. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
- 94. توسعهٔ سامانههای هوشمندتر و دقیقتر
- 95. جمعبندی و چشمانداز آینده
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.