اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع پایگاه داده‌های برداری با محوریت Weaviate

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پایگاه داده‌های برداری با محوریت Weaviate

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پایگاه داده و سیستم‌های اطلاعاتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های برداری
• 2. مفهوم بردار در علوم کامپیوتر
• 3. کاربردهای پایگاه داده‌های برداری
• 4. معماری پایگاه داده‌های برداری
• 5. نصب و راه‌اندازی Weaviate
• 6. مفاهیم کلیدی در Weaviate
• 7. ایجاد اسکیمای پایگاه داده
• 8. افزودن داده به Weaviate
• 9. پرس‌وجو بر اساس شباهت
• 10. شاخص‌گذاری در Weaviate
• 11. انواع شاخص‌های برداری
• 12. تنظیمات شاخص‌گذاری
• 13. بهینه‌سازی عملکرد شاخص
• 14. پرس‌وجوهای ترکیبی
• 15. فیلترینگ داده‌ها
• 16. پرس‌وجوهای مبتنی بر مکان
• 17. پرس‌وجوهای مبتنی بر زمان
• 18. ادغام داده‌ها
• 19. پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 20. امنیت در Weaviate
• 21. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
• 22. مانیتورینگ و لاگ‌برداری
• 23. به‌روزرسانی و ارتقاء Weaviate
• 24. استقرار در محیط‌های تولید
• 25. مقایسه Weaviate با سایر پایگاه داده‌ها
• 26. مفاهیم پیشرفته در پایگاه داده‌های برداری
• 27. تکنیک‌های جاسازی (Embedding)
• 28. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 29. کاربرد LLM با پایگاه داده‌های برداری
• 30. سیستم‌های توصیه‌گر
• 31. جستجوی معنایی
• 32. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 33. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 34. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 35. جستجوی تصاویر مشابه
• 36. تحلیل احساسات
• 37. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 38. تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 39. کاربرد در حوزه پزشکی
• 40. کاربرد در حوزه مالی
• 41. کاربرد در حوزه حقوقی
• 42. کاربرد در حوزه آموزش
• 43. کاربرد در حوزه بازاریابی
• 44. کاربرد در حوزه امنیت سایبری
• 45. کاربرد در حوزه تحقیقات علمی
• 46. کاربرد در حوزه گردشگری
• 47. کاربرد در حوزه هنر و فرهنگ
• 48. کاربرد در حوزه مدیریت دانش
• 49. کاربرد در حوزه بهینه‌سازی فرآیندها
• 50. کاربرد در حوزه تحلیل داده‌های حجیم
• 51. کاربرد در حوزه اینترنت اشیاء (IoT)
• 52. کاربرد در حوزه واقعیت مجازی و افزوده
• 53. معماری میکروسرویس و پایگاه داده‌های برداری
• 54. توسعه برنامه‌های کاربردی با Weaviate
• 55. APIهای Weaviate
• 56. کتابخانه‌های کلاینت
• 57. مثال‌های عملی توسعه
• 58. مدیریت تراکنش‌ها
• 59. قفل‌گذاری در پایگاه داده‌های برداری
• 60. سازگاری و تحمل خطا
• 61. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 62. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
• 63. فشرده‌سازی بردارها
• 64. کاهش ابعاد بردارها
• 65. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
• 66. ارزیابی عملکرد پایگاه داده‌های برداری
• 67. معیارهای سنجش شباهت
• 68. انواع معیارهای شباهت
• 69. انتخاب معیار شباهت مناسب
• 70. مقایسه معیارهای شباهت
• 71. پیاده‌سازی معیارهای سفارشی
• 72. مباحث پیشرفته در شاخص‌گذاری
• 73. درختان K-D
• 74. LSH (Locality-Sensitive Hashing)
• 75. ANN (Approximate Nearest Neighbor)
• 76. تکنیک‌های HNSW
• 77. تکنیک‌های IVF
• 78. تکنیک‌های PQ
• 79. مقایسه الگوریتم‌های ANN
• 80. بهینه‌سازی پارامترهای ANN
• 81. طراحی سیستم‌های پایگاه داده برداری مقیاس‌پذیر
• 82. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 83. مدیریت داده‌های حجیم و توزیع‌شده
• 84. پایگاه داده‌های برداری و بلاک‌چین
• 85. کاربرد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 86. تحلیل داده‌های ژنومیک
• 87. پردازش سیگنال‌های صوتی
• 88. فشرده‌سازی ویدئو با استفاده از بردارها
• 89. سیستم‌های تشخیص تقلب
• 90. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی
• 91. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 92. تحلیل رفتار مشتری
• 93. شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 94. پایگاه داده‌های برداری و هوش مصنوعی مولد
• 95. ملاحظات اخلاقی در استفاده از پایگاه داده‌های برداری
• 96. آینده پایگاه داده‌های برداری
• 97. نوآوری‌ها در حوزه پایگاه داده‌های برداری
• 98. چالش‌های پیش رو
• 99. راهنمای عملی برای پیاده‌سازی
• 100. مطالعات موردی پیشرفته