دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند چندرسانه‌ای با استفاده از LlamaIndex و Gemini همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند چندرسانه‌ای با استفاده از LlamaIndex و Gemini

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سیستم‌های بازیابی اطلاعات هوشمند
• 2. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه در هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق
• 4. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در درک و تحلیل متن
• 5. معرفی اکوسیستم LlamaIndex برای توسعه برنامه‌های هوشمند
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 7. کار با مدل‌های زبانی Gemini Pro و قابلیت‌های چندرسانه‌ای
• 8. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی
• 9. روش‌های تبدیل متن به بردار یا Embedding در فضای برداری
• 10. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در بازیابی اطلاعات
• 11. پیکربندی و مدیریت پایگاه داده Qdrant برای ذخیره‌سازی بردارها
• 12. مفهوم بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید یا RAG
• 13. تفاوت روش‌های سنتی جستجو با رویکردهای مبتنی بر معناشناسی
• 14. آماده‌سازی و پیش‌پردازش اسناد متنی برای ورود به سیستم
• 15. روش‌های قطعه‌بندی هوشمند متن برای بهبود دقت بازیابی
• 16. بهینه‌سازی فرایند ایندکس‌گذاری داده‌ها در LlamaIndex
• 17. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله بازیابی اطلاعات چندرسانه‌ای
• 18. روش‌های بازیابی اطلاعات از اسناد تصویری و نمودارها
• 19. ترکیب داده‌های متنی و بصری در مدل‌های چندرسانه‌ای
• 20. تکنیک‌های افزایش دقت در بازیابی اطلاعات با استفاده از Metadata
• 21. معرفی روش‌های رتبه‌بندی مجدد نتایج برای افزایش کیفیت پاسخ‌ها
• 22. کاربرد مدل‌های Gemini در تفسیر محتوای چندرسانه‌ای
• 23. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سامانه‌های پرسش و پاسخ
• 24. طراحی پرامپت‌های مهندسی‌شده برای بهبود عملکرد مدل
• 25. ارزیابی دقت و کارایی سیستم‌های RAG با سنجه‌های استاندارد
• 26. مدیریت چالش‌های ناشی از توهم در مدل‌های زبانی
• 27. روش‌های افزایش امنیت در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل خروجی مطابق با الزامات اخلاقی
• 29. بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های ابری
• 30. استفاده از ابزارهای نظارتی برای پایش عملکرد سیستم
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ برای اسناد فنی و اداری
• 32. روش‌های استخراج اطلاعات ساختاریافته از اسناد غیرساختاریافته
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع داده محلی
• 34. توسعه واسط کاربری برای تعامل هوشمند با داده‌های چندرسانه‌ای
• 35. مدیریت خطاهای رایج در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 36. بررسی روش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های هوشمند بزرگ‌مقیاس
• 37. تکنیک‌های پیشرفته در بازیابی چندمرحله‌ای و استدلالی
• 38. استفاده از Agentها برای انجام وظایف پیچیده در سیستم‌های RAG
• 39. به‌روزرسانی و مدیریت داده‌ها در پایگاه‌های داده برداری
• 40. تست و عیب‌یابی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 41. مستندسازی و استقرار پروژه‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 42. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌ها
• 43. آینده سیستم‌های بازیابی اطلاعات و نقش مدل‌های چندرسانه‌ای