اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از BigQuery و مدل‌های برداری (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از BigQuery و مدل‌های برداری (RAG)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و جستجوی معنایی در پایگاه‌داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌های ابری و BigQuery
• 3. نحوه عملکرد مدل‌های برداری و فضای برداری
• 4. مفهوم تعبیه یا Embedding در یادگیری ماشین
• 5. پیش‌پردازش متون و پاک‌سازی داده‌های متنی
• 6. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید بردار
• 7. معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده یا RAG
• 8. مزایای استفاده از RAG در مقایسه با مدل‌های زبانی ایستا
• 9. آشنایی با سرویس Vertex AI و کاربرد آن در تحلیل داده
• 10. نحوه اتصال BigQuery به مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. ایجاد و مدیریت جداول برداری در BigQuery
• 12. پیاده‌سازی جستجوی معنایی و شباهت کسینوسی
• 13. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در کنار هم
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی جستجو در ابعاد بالا
• 15. استخراج ویژگی‌ها از اسناد متنی فارسی و انگلیسی
• 16. روش‌های قطعه‌بندی یا Chunking متن برای بهبود دقت
• 17. مدیریت حافظه و محدودیت‌های توکن در مدل‌های زبانی
• 18. طراحی ساختار پرسش و پاسخ هوشمند بر اساس مستندات سازمانی
• 19. استفاده از توابع کاربری در BigQuery برای تحلیل هوشمند
• 20. پیاده‌سازی جریان کاری بازیابی داده‌ها
• 21. رتبه‌بندی نتایج جستجوی معنایی
• 22. اعتبارسنجی پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 23. روش‌های کاهش توهم در مدل‌های زبانی
• 24. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط ابری
• 25. مدیریت هزینه‌های پردازشی در مدل‌های برداری
• 26. ارزیابی عملکرد سیستم پرسش و پاسخ
• 27. به‌روزرسانی پایگاه دانش و مدیریت نسخه‌ها
• 28. تلفیق نتایج جستجوی برداری با کوئری‌های SQL
• 29. استفاده از فیلترهای متا‌داده در جستجوی برداری
• 30. کاربرد سیستم‌های RAG در سامانه های پشتیبانی آنلاین
• 31. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی برای داده‌های حجیم
• 32. مانیتورینگ و پایش سلامت مدل‌های مستقر شده
• 33. تجزیه و تحلیل بازخورد کاربران برای بهبود مدل
• 34. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های تحلیل داده در مقیاس بزرگ
• 35. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 36. استانداردهای اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کلان
• 37. یکپارچه‌سازی نتایج با داشبوردهای مدیریتی
• 38. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل نتایج جستجو
• 39. ارائه گزارش‌های هوشمند از داده‌های سازمان
• 40. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سامانه پرسش و پاسخ هوشمند