اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی معنایی و مقیاس‌پذیر با استفاده از یادگیری عمیق (Query Embeddings)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی معنایی و مقیاس‌پذیر با استفاده از یادگیری عمیق (Query Embeddings)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و سامانه‌های جستجوی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی
• 2. تفاوت‌های جستجوی کلیدواژه‌ای سنتی و جستجوی معنایی
• 3. معرفی مدل‌های فضای برداری و بازنمایی متنی
• 4. مقدمه‌ای بر تعبیه کلمات و جملات در یادگیری عمیق
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی و پاکسازی برای موتورهای جستجو
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون
• 7. کاربرد توکن‌بندی و نرمال‌سازی در سامانه‌های جستجو
• 8. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی ترنسفورمر
• 9. استفاده از مدل‌های BERT برای استخراج ویژگی‌های متنی
• 10. تولید تعبیه‌های پرس‌وجو (Query Embeddings) در سامانه‌های هوشمند
• 11. مقایسه شباهت کسینوسی و فاصله اقلیدسی در فضای برداری
• 12. ساختار داده‌های ایندکس‌گذاری معکوس در مقیاس بزرگ
• 13. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های برداری و کاربرد آن‌ها
• 14. معرفی الگوریتم‌های جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه
• 15. پیاده‌سازی ایندکس‌های HNSW برای جستجوی سریع
• 16. بهینه‌سازی حافظه در جستجوی برداری مقیاس‌بزرگ
• 17. استراتژی‌های آموزش مدل‌های تعبیه پرس‌وجو
• 18. استفاده از داده‌های آموزشی جفت‌شده برای بهبود مدل
• 19. ارزیابی عملکرد سامانه‌های جستجوی معنایی با معیارهای دقت و بازیابی
• 20. تکنیک‌های بهبود رتبه‌بندی در سامانه‌های جستجو
• 21. بازرتبه‌بندی نتایج با مدل‌های یادگیری عمیق
• 22. مدیریت پرس‌وجوهای چندزبانه در سیستم‌های جستجو
• 23. روش‌های کاهش ابعاد بردارها برای افزایش سرعت
• 24. پیاده‌سازی یک سامانه جستجوی معنایی ساده با پایتون
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های تعبیه با موتورهای جستجوی متن‌باز
• 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های جستجو در محیط‌های ابری
• 27. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 28. مدیریت پرس‌وجوهای مبهم و بهبود قصد کاربر
• 29. پیاده‌سازی بازخورد کاربر برای یادگیری تقویتی در جستجو
• 30. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های جستجو
• 31. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های یادگیری عمیق
• 32. نظارت بر عملکرد سامانه در محیط عملیاتی
• 33. مطالعه موردی: طراحی موتور جستجوی اسناد علمی داخلی
• 34. چالش‌های پیاده‌سازی جستجوی معنایی در زبان فارسی
• 35. استفاده از مدل‌های بومی برای تولید تعبیه‌های متنی
• 36. رفع سوگیری‌های احتمالی در مدل‌های بازیابی اطلاعات
• 37. تکنیک‌های افزایش دقت در جستجوهای تخصصی
• 38. مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. آینده پژوهی در حوزه بازیابی اطلاعات و یادگیری عمیق