اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع و کاربردی پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases): از مفاهیم تا پیاده‌سازی در سیستم‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع و کاربردی پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases): از مفاهیم تا پیاده‌سازی در سیستم‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت داده‌های ساختارنیافته و پایگاه‌داده‌های برداری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت مدیریت داده‌های ساختارنیافته در عصر هوش مصنوعی
• 2. مقایسه پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و برداری در ذخیره‌سازی اطلاعات
• 3. ماهیت داده‌های غیرساختارمند و چالش‌های ذخیره‌سازی آن‌ها
• 4. مفهوم فضای برداری و نمایش عددی داده‌ها
• 5. معرفی مدل‌های تعبیه (Embedding) و تبدیل متن به بردار
• 6. بررسی شباهت‌های ریاضی و معیارهای فاصله‌سنجی در فضای برداری
• 7. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی
• 8. آشنایی با ساختار داده‌های ایندکس‌گذاری در پایگاه‌های برداری
• 9. نحوه عملکرد و معماری داخلی پایگاه‌داده‌های برداری
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی برای تولید بردارها
• 11. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در استخراج بردارهای معنایی
• 12. کاربرد پایگاه‌های برداری در سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 13. پیاده‌سازی جستجوی معنایی (Semantic Search) به جای جستجوی کلیدواژه‌ای
• 14. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در پرس‌وجوهای برداری
• 15. آشنایی با ابزارهای متن‌باز پایگاه‌داده‌های برداری
• 16. بررسی پایگاه‌داده برداری ChromaDB و کاربردهای آن
• 17. کار با کتابخانه‌های پایتون برای تعامل با بردارها
• 18. یکپارچه‌سازی پایگاه داده برداری با مدل‌های زبانی (LLMs)
• 19. معماری بازیابی افزوده تولید (RAG) برای پاسخ‌دهی دقیق
• 20. چالش‌های مقیاس‌پذیری و مدیریت داده‌های حجیم در سیستم‌های برداری
• 21. استراتژی‌های به‌روزرسانی و حذف داده‌ها در پایگاه‌های برداری
• 22. امنیت و حریم خصوصی در ذخیره‌سازی بردارهای داده
• 23. روش‌های ارزیابی دقت و صحت در سیستم‌های جستجوی برداری
• 24. کاربرد پایگاه‌های برداری در سیستم‌های توصیه‌گر بومی
• 25. تکنیک‌های فشرده‌سازی بردارها برای کاهش مصرف منابع
• 26. استفاده از پایگاه‌های برداری در تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای
• 27. پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند جستجوی مستندات سازمانی
• 28. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در سیستم‌های برداری
• 29. آینده مدیریت داده‌های ساختارنیافته در هوش مصنوعی
• 30. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک پایگاه داده برداری کاربردی