اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پایگاه‌های داده برداری و نمایش‌های معنایی در هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایگاه‌های داده برداری و نمایش‌های معنایی در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌ها

موضوع میانی: پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و نمایش‌های معنایی
• 2. مبانی پایگاه‌های داده برداری
• 3. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در هوش مصنوعی
• 4. مفهوم Embedding در هوش مصنوعی
• 5. تولید Embedding با مدل‌های زبانی
• 6. نمونه‌سازی Embedding با ابزارهای متن‌باز
• 7. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های برداری
• 8. معماری پایگاه‌های داده برداری
• 9. شاخص‌گذاری در پایگاه‌های داده برداری
• 10. الگوریتم‌های جستجوی شباهت
• 11. جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 12. کاربرد ANN در پایگاه‌های داده برداری
• 13. مقایسه الگوریتم‌های ANN
• 14. پایگاه‌های داده برداری متن‌باز
• 15. معرفی پایگاه داده Milvus
• 16. نصب و پیکربندی Milvus
• 17. عملیات پایه در Milvus
• 18. جستجو در Milvus
• 19. شاخص‌گذاری در Milvus
• 20. مدیریت داده در Milvus
• 21. کاربرد Milvus در جستجوی معنایی
• 22. کاربرد Milvus در سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. کاربرد Milvus در تشخیص ناهنجاری
• 24. پایگاه‌های داده برداری تجاری
• 25. معرفی پایگاه داده Pinecone
• 26. ویژگی‌های Pinecone
• 27. نحوه استفاده از Pinecone
• 28. کاربرد Pinecone در هوش مصنوعی
• 29. پایگاه داده برداری Elasticsearch
• 30. قابلیت‌های برداری Elasticsearch
• 31. جستجوی برداری در Elasticsearch
• 32. یکپارچه‌سازی Elasticsearch با مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. معرفی پایگاه داده Weaviate
• 34. معماری Weaviate
• 35. نحوه استفاده از Weaviate
• 36. کاربرد Weaviate در هوش مصنوعی
• 37. مفهوم Vector Search Engine
• 38. تفاوت پایگاه داده برداری با موتور جستجوی برداری
• 39. معماری موتور جستجوی برداری
• 40. تکنیک‌های بهبود جستجوی برداری
• 41. فیلتر کردن نتایج جستجوی برداری
• 42. رتبه‌بندی نتایج جستجو
• 43. ارزیابی عملکرد پایگاه‌های داده برداری
• 44. معیارهای سنجش کیفیت جستجو
• 45. اندازه‌گیری دقت و سرعت
• 46. بهینه‌سازی پایگاه‌های داده برداری
• 47. تنظیم پارامترهای شاخص‌گذاری
• 48. تنظیم پارامترهای جستجو
• 49. مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده برداری
• 50. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
• 51. مدیریت منابع در مقیاس بزرگ
• 52. امنیت در پایگاه‌های داده برداری
• 53. کنترل دسترسی و احراز هویت
• 54. رمزنگاری داده‌ها
• 55. حریم خصوصی در پایگاه‌های داده برداری
• 56. مدیریت داده‌های حساس
• 57. انطباق با مقررات حریم خصوصی
• 58. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 59. جستجوی معنایی اسناد
• 60. خلاصه‌سازی متن
• 61. پاسخ به پرسش
• 62. ترجمه ماشینی
• 63. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در بینایی ماشین
• 64. جستجوی تصاویر مشابه
• 65. شناسایی اشیاء
• 66. تشخیص چهره
• 67. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 68. توصیه محصولات
• 69. توصیه محتوا
• 70. توصیه کاربران
• 71. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در تجزیه و تحلیل داده‌ها
• 72. کشف الگوها
• 73. تجزیه و تحلیل احساسات
• 74. طبقه‌بندی داده‌ها
• 75. اخلاق در هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده برداری
• 76. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 77. شفافیت و توضیح‌پذیری
• 78. مسئولیت‌پذیری
• 79. آینده پایگاه‌های داده برداری
• 80. پیشرفت‌های آتی در معماری
• 81. ادغام با سایر فناوری‌ها
• 82. روندهای نوظهور در کاربردها
• 83. ملاحظات پیاده‌سازی در پروژه‌های عملی
• 84. انتخاب ابزار مناسب
• 85. طراحی معماری سیستم
• 86. تست و ارزیابی
• 87. نگهداری و به‌روزرسانی
• 88. مطالعات موردی موفق در ایران
• 89. کاربرد در کسب‌وکارهای ایرانی
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی در ایران
• 91. راهکارها و پیشنهادات
• 92. نمایش‌های معنایی پیشرفته
• 93. شبکه‌های عصبی گراف
• 94. یادگیری عمیق برای نمایش داده‌ها
• 95. نمایش‌های چندوجهی
• 96. تجزیه و تحلیل داده‌های ترکیبی
• 97. روش‌های نوین ذخیره‌سازی داده‌های برداری
• 98. فشرده‌سازی نمایش‌های برداری
• 99. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 100. جستجو در نمایش‌های فشرده