اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با جاوا (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با جاوا (RAG)

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 4. معرفی چارچوب RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 5. کاربرد جاوا در توسعه نرم‌افزار
• 6. مبانی زبان برنامه‌نویسی جاوا
• 7. ساختار داده‌ها در جاوا
• 8. الگوریتم‌های پایه در جاوا
• 9. محیط توسعه یکپارچه (IDE) برای جاوا
• 10. نصب و پیکربندی محیط جاوا
• 11. اصول شیءگرایی در جاوا
• 12. کلاس‌ها و اشیاء در جاوا
• 13. وراثت و پلی‌مورفیسم در جاوا
• 14. اینترفیس‌ها و کلاس‌های انتزاعی در جاوا
• 15. مدیریت خطاها و استثناها در جاوا
• 16. ورودی/خروجی (I/O) در جاوا
• 17. شبکه‌سازی در جاوا
• 18. کتابخانه‌های استاندارد جاوا
• 19. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌ها
• 20. کار با پایگاه داده‌ها در جاوا
• 21. SQL و دستورات پایه
• 22. اتصال به پایگاه داده با JDBC
• 23. مدیریت تراکنش‌ها در جاوا
• 24. معرفی سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS)
• 25. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
• 26. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 27. تحلیل لغوی (Tokenization)
• 28. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌یابی (Lemmatization)
• 29. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 30. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 31. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 32. تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
• 33. مدل‌های زبانی آماری
• 34. مدل‌های زبانی عصبی
• 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 37. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 40. معماری ترانسفورمر (Transformer)
• 41. توجه (Attention Mechanism)
• 42. تولید متن (Text Generation)
• 43. بازنمایی کلمات (Word Embeddings)
• 44. Word2Vec و GloVe
• 45. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات (Information Retrieval - IR)
• 46. شاخص‌گذاری (Indexing)
• 47. بازیابی اسناد
• 48. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات (Precision, Recall, F1-Score)
• 49. الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات (Boolean, Vector Space, Probabilistic)
• 50. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering - QA)
• 51. انواع سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 52. سیستم‌های مبتنی بر بازیابی
• 53. سیستم‌های مبتنی بر تولید
• 54. چارچوب RAG: ترکیب بازیابی و تولید
• 55. اجزای سیستم RAG
• 56. ماژول بازیابی (Retriever)
• 57. ماژول تولید (Generator)
• 58. پیاده‌سازی ماژول بازیابی در جاوا
• 59. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در جاوا (مانند Apache OpenNLP, Stanford CoreNLP)
• 60. استفاده از موتورهای جستجو (مانند Lucene)
• 61. پیکربندی و تنظیم پارامترهای بازیابی
• 62. پیاده‌سازی ماژول تولید در جاوا
• 63. اتصال به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از طریق API
• 64. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 65. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 66. یکپارچه‌سازی ماژول بازیابی و تولید
• 67. چالش‌های یکپارچه‌سازی
• 68. ارزیابی عملکرد سیستم RAG
• 69. متریک‌های ارزیابی سیستم پرسش و پاسخ
• 70. تنظیم و بهینه‌سازی سیستم RAG
• 71. کاربرد RAG در دامنه‌های مختلف
• 72. سیستم‌های پرسش و پاسخ سازمانی
• 73. سیستم‌های پرسش و پاسخ مشتریان
• 74. کاربرد RAG در توسعه نرم‌افزار
• 75. افزایش بهره‌وری توسعه‌دهندگان
• 76. ایجاد مستندات هوشمند
• 77. تست خودکار نرم‌افزار
• 78. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های RAG
• 79. حفاظت از داده‌های حساس
• 80. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 81. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 82. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 83. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 84. آینده توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 85. روندهای نوظهور در RAG
• 86. نقش جاوا در آینده هوش مصنوعی
• 87. پروژه‌های عملی ساخت سیستم پرسش و پاسخ با RAG در جاوا
• 88. مثال‌های کدنویسی پیشرفته
• 89. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 90. استقرار سیستم‌های RAG
• 91. نظارت و نگهداری سیستم‌ها
• 92. خلاصه و جمع‌بندی مباحث