اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی شاخص‌گذاری برداری برای کاهش تأخیر جستجو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی شاخص‌گذاری برداری برای کاهش تأخیر جستجو

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: بانک اطلاعات و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جستجوی برداری و شاخص‌گذاری
• 2. بررسی کاربردهای جستجوی برداری در دنیای واقعی
• 3. مفاهیم پایه بردارها و فاصله‌های متری
• 4. معرفی انواع شاخص‌های برداری
• 5. شاخص‌های مبتنی بر درخت: K-D Tree و Ball Tree
• 6. شاخص‌های مبتنی بر هش: Locality Sensitive Hashing (LSH)
• 7. بررسی عملکرد LSH و پارامترهای کلیدی
• 8. شاخص‌های مبتنی بر گراف: HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
• 9. ساختار و الگوریتم HNSW
• 10. بهینه‌سازی HNSW برای مجموعه داده‌های بزرگ
• 11. شاخص‌های مبتنی بر کوانتیزاسیون: PQ (Product Quantization)
• 12. اصول کوانتیزاسیون و تاثیر آن بر دقت
• 13. ترکیب کوانتیزاسیون و LSH
• 14. شاخص‌های مبتنی بر فشرده‌سازی: IVF (Inverted File Index)
• 15. ساختار IVF و نحوه عملکرد آن
• 16. بهینه‌سازی IVF برای جستجوی سریع‌تر
• 17. معرفی شاخص‌های هیبریدی: ترکیب روش‌های مختلف
• 18. مقایسه شاخص‌های مختلف بر اساس معیارهای عملکرد
• 19. تاثیر ابعاد برداری بر عملکرد شاخص‌ها
• 20. روش‌های کاهش ابعاد: PCA (Principal Component Analysis)
• 21. روش‌های کاهش ابعاد: Autoencoders
• 22. انتخاب شاخص مناسب برای مجموعه داده خاص
• 23. پیاده‌سازی شاخص‌گذاری برداری با استفاده از کتابخانه‌های Python (Faiss، Annoy)
• 24. بهینه‌سازی حافظه در شاخص‌گذاری برداری
• 25. تکنیک‌های فشرده‌سازی بردارها
• 26. بهینه‌سازی پرس و جو (Query Optimization) در جستجوی برداری
• 27. استفاده از GPU برای تسریع شاخص‌گذاری و جستجو
• 28. معرفی فریم‌ورک‌های جستجوی برداری توزیع‌شده
• 29. مقیاس‌پذیری شاخص‌گذاری برداری
• 30. مانیتورینگ و اندازه‌گیری عملکرد شاخص‌ها
• 31. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در شاخص‌گذاری برداری
• 32. بررسی آخرین تحقیقات در زمینه شاخص‌گذاری برداری
• 33. آینده شاخص‌گذاری برداری و چالش‌های پیش رو