اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی متن برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با MongoDB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی متن برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با MongoDB

موضوع کلی: توسعه و کاربرد هوش مصنوعی

موضوع میانی: پایگاه‌داده و مدیریت داده برای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی پایگاه‌داده‌های NoSQL و MongoDB
• 3. معماری MongoDB و اجزای اصلی آن
• 4. نصب و راه‌اندازی MongoDB در محیط‌های مختلف
• 5. مدل داده‌ای MongoDB: اسناد، مجموعه‌ها و پایگاه‌داده‌ها
• 6. زبان پرس‌وجوی MongoDB (MQL) و دستورات اصلی
• 7. انتخاب، فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها در MongoDB
• 8. به‌روزرسانی و حذف اسناد در MongoDB
• 9. شاخص‌گذاری در MongoDB برای بهبود عملکرد
• 10. طراحی شمای مناسب برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 11. یکپارچه‌سازی MongoDB با پایتون
• 12. یکپارچه‌سازی MongoDB با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر
• 13. مفهوم Context Engineering و اهمیت آن
• 14. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای Context Engineering
• 15. روش‌های تولید Context از داده‌های ساختاریافته
• 16. روش‌های تولید Context از داده‌های غیرساختاریافته
• 17. استفاده از Embeddings برای نمایش معنایی داده‌ها
• 18. انتخاب مدل Embedding مناسب برای کاربرد هوش مصنوعی
• 19. ذخیره‌سازی Embeddings در MongoDB
• 20. جستجوی برداری (Vector Search) در MongoDB
• 21. پیاده‌سازی RAG (Retrieval-Augmented Generation) با MongoDB
• 22. بهینه‌سازی عملکرد جستجوی برداری در MongoDB
• 23. مدیریت Context در برنامه‌های چت‌بات
• 24. مدیریت Context در برنامه‌های خلاصه‌سازی متن
• 25. مدیریت Context در برنامه‌های ترجمه ماشینی
• 26. مدیریت Context در برنامه‌های پاسخ به سؤال
• 27. مفهوم Fine-tuning و کاربرد آن در Context Engineering
• 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با داده‌های MongoDB
• 29. استفاده از MongoDB Atlas برای مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری
• 30. امنیت داده‌ها در MongoDB
• 31. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در MongoDB
• 32. مانیتورینگ و عیب‌یابی MongoDB
• 33. بهینه‌سازی عملکرد MongoDB برای حجم داده‌های بزرگ
• 34. استفاده از Aggregation Pipeline برای تحلیل داده‌ها
• 35. استفاده از MongoDB Charts برای مصورسازی داده‌ها
• 36. معرفی ابزارهای مدیریت MongoDB
• 37. بهترین روش‌ها برای طراحی و توسعه برنامه‌های کاربردی با MongoDB
• 38. مطالعه موردی: ساخت یک سیستم توصیه‌گر با MongoDB
• 39. مطالعه موردی: ساخت یک موتور جستجوی معنایی با MongoDB
• 40. مطالعه موردی: ساخت یک چت‌بات هوشمند با MongoDB
• 41. آینده MongoDB و Context Engineering
• 42. چالش‌ها و راهکارهای استفاده از MongoDB در هوش مصنوعی
• 43. استفاده از MongoDB برای پردازش داده‌های Real-time
• 44. مفاهیم پیشرفته پایگاه‌داده‌های گراف و ارتباط آن‌ها با MongoDB
• 45. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های Time Series و کاربرد آن‌ها در هوش مصنوعی
• 46. استفاده از MongoDB برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های سری زمانی
• 47. مدیریت Metadata در MongoDB برای Context Engineering
• 48. استفاده از GraphQL برای دسترسی به داده‌های MongoDB
• 49. مفاهیم Data Governance و Data Quality در MongoDB
• 50. استفاده از Data Lineage برای ردیابی داده‌ها در MongoDB
• 51. امنیت و انطباق با مقررات در MongoDB
• 52. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های Multi-Model و MongoDB
• 53. استفاده از MongoDB برای ذخیره‌سازی داده‌های چند رسانه‌ای
• 54. بهینه‌سازی MongoDB برای بارهای کاری تحلیلی
• 55. مفاهیم Data Modeling پیشرفته در MongoDB
• 56. استفاده از Change Streams در MongoDB برای Real-time Data Processing
• 57. استفاده از Transactions در MongoDB برای اطمینان از Consistency
• 58. مقدمه‌ای بر Federated Querying با MongoDB
• 59. استفاده از MongoDB برای ساخت Data Lake
• 60. مفاهیم Data Mesh و MongoDB
• 61. استفاده از MongoDB برای ساخت Data Products
• 62. مقدمه‌ای بر Serverless Computing و MongoDB
• 63. استفاده از MongoDB Atlas Data API
• 64. مفاهیم Data Observability و MongoDB
• 65. استفاده از MongoDB برای ساخت Data Pipelines
• 66. مقدمه‌ای بر Machine Learning Operations (MLOps) و MongoDB
• 67. استفاده از MongoDB برای مدیریت ویژگی‌ها (Feature Store)
• 68. مقدمه‌ای بر Responsible AI و MongoDB
• 69. استفاده از MongoDB برای Audit Logging و Traceability
• 70. مفاهیم Data Security پیشرفته در MongoDB
• 71. استفاده از MongoDB برای Compliance با مقررات مختلف
• 72. مقدمه‌ای بر Document Databases و MongoDB
• 73. معماری میکروسرویس‌ها و MongoDB
• 74. استفاده از MongoDB برای ساخت API-First Applications
• 75. مفاهیم Event Sourcing و MongoDB
• 76. استفاده از MongoDB برای ساخت CQRS Systems
• 77. مقدمه‌ای بر Data Virtualization و MongoDB
• 78. استفاده از MongoDB برای Data Integration
• 79. مفاهیم Data Catalog و MongoDB
• 80. استفاده از MongoDB برای Data Discovery
• 81. مقدمه‌ای بر Knowledge Graphs و MongoDB
• 82. استفاده از MongoDB برای ساخت Knowledge-Based Systems
• 83. مفاهیم Semantic Web و MongoDB
• 84. استفاده از MongoDB برای Data Enrichment
• 85. مقدمه‌ای بر Data Democratization و MongoDB
• 86. استفاده از MongoDB برای Self-Service Analytics
• 87. مفاهیم Data Literacy و MongoDB
• 88. استفاده از MongoDB برای Data Storytelling
• 89. مقدمه‌ای بر Data Science و MongoDB
• 90. استفاده از MongoDB برای Exploratory Data Analysis
• 91. مفاهیم Statistical Modeling و MongoDB
• 92. استفاده از MongoDB برای Predictive Analytics
• 93. مقدمه‌ای بر Data Mining و MongoDB
• 94. استفاده از MongoDB برای Pattern Recognition
• 95. مفاهیم Anomaly Detection و MongoDB
• 96. استفاده از MongoDB برای Fraud Detection