اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت سیستمهای پیشرفته بازیابی اطلاعات با استفاده از FAISS
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت سیستمهای پیشرفته بازیابی اطلاعات با استفاده از FAISS
موضوع کلی: بازیابی اطلاعات و یادگیری ماشین
موضوع میانی: سیستمهای پاسخگویی به سوال و تولید محتوا
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر بازیابی اطلاعات
- 2. مبانی نظری بازیابی اطلاعات
- 3. شاخصگذاری متون برای بازیابی اطلاعات
- 4. موتورهای جستجو و معماری آنها
- 5. معرفی کتابخانه FAISS
- 6. نصب و پیکربندی FAISS
- 7. ساخت اندیسهای FAISS
- 8. انواع اندیسهای FAISS و کاربردهای آنها
- 9. جستجوی شباهت با FAISS
- 10. بهینهسازی عملکرد جستجو در FAISS
- 11. مقدمهای بر یادگیری ماشین در بازیابی اطلاعات
- 12. مدلسازی معنایی کلمات (Word Embeddings)
- 13. Word2Vec و کاربرد آن در بازیابی اطلاعات
- 14. GloVe و مقایسه آن با Word2Vec
- 15. FastText و مزایای آن
- 16. استفاده از Embeddingهای از پیش آموزشدیده
- 17. معرفی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 18. Transformerها و معماری آنها
- 19. Fine-tuning مدلهای زبانی برای بازیابی اطلاعات
- 20. تولید پرسش (Query Generation)
- 21. بازیابی اطلاعات مبتنی بر پرسشهای تولید شده
- 22. مقدمهای بر معماری RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- 23. ساخت پایپلاین RAG
- 24. انتخاب مدلهای مناسب برای RAG
- 25. ارزیابی عملکرد سیستمهای RAG
- 26. بهینهسازی اندازه Chunk در RAG
- 27. استفاده از Metadata در RAG
- 28. بهینهسازی بازیابی در RAG با استفاده از Filtering
- 29. استفاده از reranking برای بهبود نتایج RAG
- 30. استفاده از FAISS به عنوان بخش بازیابی در RAG
- 31. تولید پاسخ با استفاده از LLM در RAG
- 32. ارزیابی کیفیت پاسخهای تولید شده توسط RAG
- 33. مقدمهای بر ارزیابی سیستمهای بازیابی اطلاعات
- 34. معیارهای ارزیابی دقت و Recall
- 35. Precision و Recall در بازیابی اطلاعات
- 36. F1-Score و کاربرد آن
- 37. MAP (Mean Average Precision)
- 38. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)
- 39. استفاده از معیارهای ارزیابی برای بهینهسازی سیستم
- 40. مقایسه روشهای مختلف بازیابی اطلاعات
- 41. بازیابی اطلاعات ساختاریافته
- 42. بازیابی تصاویر و ویدیوها
- 43. بازیابی اطلاعات چندرسانهای
- 44. بازیابی اطلاعات در مقیاس بزرگ
- 45. تکنیکهای موازیسازی برای بازیابی اطلاعات
- 46. استفاده از پایگاه دادههای NoSQL برای بازیابی اطلاعات
- 47. بازیابی اطلاعات در فضای ابری
- 48. امنیت در بازیابی اطلاعات
- 49. حریم خصوصی در بازیابی اطلاعات
- 50. پیشپردازش متن برای بازیابی اطلاعات
- 51. توکنبندی و ریشهیابی کلمات
- 52. حذف Stop Words
- 53. نرمالسازی متن
- 54. استفاده از Stemming و Lemmatization
- 55. کاربرد FAISS در سیستمهای توصیهگر
- 56. بازیابی اطلاعات شخصیسازی شده
- 57. بازیابی اطلاعات مکالمهای (Conversational Information Retrieval)
- 58. استفاده از FAISS برای جستجوی معنایی
- 59. بازیابی اطلاعات با استفاده از گرافهای دانش
- 60. بهبود بازیابی اطلاعات با استفاده از بازخورد کاربر
- 61. بازیابی اطلاعات در زبانهای مختلف
- 62. چالشهای بازیابی اطلاعات در زبان فارسی
- 63. استفاده از FAISS برای زبان فارسی
- 64. تکنیکهای بهبود بازیابی اطلاعات فارسی
- 65. ساخت سیستم RAG برای زبان فارسی
- 66. استفاده از مدلهای زبانی فارسی در RAG
- 67. ارزیابی سیستمهای RAG فارسی
- 68. مطالعه موردی: ساخت سیستم RAG برای یک مجموعه داده خاص
- 69. بهینهسازی کارایی و مقیاسپذیری FAISS
- 70. استفاده از GPU برای تسریع جستجو در FAISS
- 71. تنظیم پارامترهای FAISS برای بهبود عملکرد
- 72. استفاده از Quantization برای کاهش حجم اندیس FAISS
- 73. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ FAISS
- 74. آینده بازیابی اطلاعات و یادگیری ماشین
- 75. ترندهای جدید در بازیابی اطلاعات
- 76. چالشهای پیش روی بازیابی اطلاعات
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.