اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین در پیاده‌سازی موتورهای جستجوی مقیاس‌پذیر با استفاده از پردازش موازی CPU/GPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی موتورهای جستجوی مقیاس‌پذیر با استفاده از پردازش موازی CPU/GPU

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های بازیابی اطلاعات و جستجوی برداری (Vector Search)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات در مقیاس بزرگ
• 2. مفاهیم پایه در فضای برداری و تشابه کسینوسی
• 3. چالش‌های محاسباتی در جستجوی میلیاردها بردار
• 4. معرفی ساختارهای داده برای نمایه‌سازی برداری
• 5. الگوریتم‌های همسایه نزدیک تقریبی در بازیابی اطلاعات
• 6. بررسی روش‌های خوشه‌بندی برای کاهش فضای جستجو
• 7. معماری سلسله‌مراتبی در سامانه‌های جستجوی توزیع‌شده
• 8. نقش پردازش موازی در افزایش سرعت بازیابی
• 9. مقایسه عملکرد پردازنده مرکزی و پردازنده گرافیکی در عملیات برداری
• 10. تخصیص بهینه منابع سخت‌افزاری در پردازش موازی
• 11. مدیریت حافظه در عملیات جستجوی برداری سنگین
• 12. استراتژی‌های فیلترینگ اولیه برای کاهش فضای نامزدها
• 13. بهینه‌سازی عملیات ضرب داخلی در کتابخانه‌های محاسباتی
• 14. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای فشرده‌سازی بردارها
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر گراف
• 16. استفاده از ساختارهای HNSW در محیط‌های توزیع‌شده
• 17. روش‌های بازرتبه‌بندی نتایج برای ارتقای دقت بازیابی
• 18. معماری ترکیبی CPU و GPU در فرآیند جستجو
• 19. پیاده‌سازی خط لوله داده برای پردازش بلادرنگ
• 20. مدیریت تأخیر در سیستم‌های بازیابی با مقیاس میلیارد
• 21. تکنیک‌های پیش‌واکشی داده برای کاهش گلوگاه‌های حافظه
• 22. موازنه میان دقت و سرعت در موتورهای جستجو
• 23. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 24. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای تولید تعبیه برداری
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های فشرده‌سازی با موتورهای جستجو
• 26. مدیریت خطاهای سیستم در محیط‌های پردازش موازی
• 27. بهینه‌سازی توان عملیاتی در سامانه‌های جستجوی چندگره‌ای
• 28. مقیاس‌پذیری افقی در معماری‌های مبتنی بر کلاستر
• 29. استراتژی‌های کشینگ برای تسریع در پاسخ‌دهی
• 30. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در سامانه‌های بازیابی برداری
• 31. پایش و عیب‌یابی سامانه‌های جستجوی مقیاس‌پذیر
• 32. مطالعه موردی پیاده‌سازی موتور جستجوی برداری بومی
• 33. تکنیک‌های پیشرفته در کاهش ابعاد بردارها
• 34. به‌کارگیری حافظه اشتراکی در پردازش موازی
• 35. مدیریت چرخه‌ی حیات نمایه‌های برداری
• 36. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازش ابری
• 37. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده با ترکیب فیلترهای متنی و برداری
• 38. توسعه زیرساخت‌های متن‌باز برای بازیابی اطلاعات
• 39. روش‌های تست فشار و سنجش پایداری سیستم
• 40. آینده‌پژوهی در حوزه‌ی جستجوی برداری و هوش مصنوعی