دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پاسخگو با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و فناوری گراف در بستر ابری امن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پاسخگو با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و فناوری گراف در بستر ابری امن

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی پیشرفته

موضوع میانی: سامانه‌های بازیابی اطلاعات با تکیه بر دانش (RAG) و پایگاه‌های داده گراف

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم پایه در بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی
• 3. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ در پاسخگویی دقیق و توهم مدل
• 4. معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات با تکیه بر دانش
• 5. آشنایی با مفاهیم پایگاه‌های داده گراف و مدل‌های داده‌ای مرتبط
• 6. ساختار و ویژگی‌های پایگاه‌های داده گراف در بستر ابری
• 7. مفاهیم اصلی در سامانه بازیابی اطلاعات با تکیه بر دانش
• 8. تفاوت بازیابی برداری و بازیابی گراف‌محور در مدل‌های زبانی
• 9. آماده‌سازی داده‌های غیرساختارمند برای استخراج دانش
• 10. روش‌های استخراج موجودیت‌ها و روابط برای ساخت گراف دانش
• 11. مدل‌سازی دانش سازمانی در قالب گراف‌های متصل
• 12. تکنیک‌های برداری‌سازی متن و نگاشت آن به ساختار گراف
• 13. آشنایی با سرویس‌های ابری مدیریت داده و هوش مصنوعی
• 14. تنظیمات محیط توسعه و امنیت در سامانه‌های ابری
• 15. استفاده از پایگاه‌های داده گراف برای ذخیره‌سازی روابط پیچیده
• 16. تکنیک‌های پرس‌وجو در گراف‌های دانش برای بازیابی اطلاعات
• 17. پیوند میان مدل‌های زبانی بزرگ و پایگاه‌های داده گراف
• 18. طراحی معماری سامانه پاسخگو با استفاده از ابزارهای ابری
• 19. روش‌های بهبود بازیابی با استفاده از جستجوی ترکیبی گراف و بردار
• 20. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای سامانه‌های مبتنی بر گراف
• 21. پیاده‌سازی فرآیند بازیابی دانش از منابع مختلف داده‌ای
• 22. مدیریت حافظه و متن در مدل‌های زبانی برای حفظ انسجام پاسخ
• 23. ارزیابی دقت پاسخ‌ها در سامانه‌های هوشمند مبتنی بر دانش
• 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف در مقیاس بزرگ
• 25. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در سامانه‌های هوشمند ابری
• 26. حفاظت از حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس سازمانی
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با پایگاه‌های داده گراف
• 28. پیاده‌سازی نمونه اولیه سامانه پاسخگو با استفاده از دانش گراف
• 29. روش‌های تحلیل و پایش عملکرد سامانه‌های هوشمند
• 30. رفع اشکال و عیب‌یابی در زنجیره‌های بازیابی اطلاعات
• 31. استفاده از ابزارهای تحلیل گراف برای بهبود ساختار دانش
• 32. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 33. مدیریت چرخه‌حیات داده‌های گراف و به‌روزرسانی دانش
• 34. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود هوشمندی سامانه
• 35. راهکارهای افزایش دقت در پاسخگویی تخصصی با استفاده از دانش گراف
• 36. طراحی رابط کاربری برای تعامل با سامانه‌های هوشمند
• 37. مستندسازی و استقرار سامانه‌های بازیابی اطلاعات با تکیه بر دانش
• 38. بررسی نمونه‌های کاربردی در حوزه‌های سازمانی و علمی
• 39. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت الزامات قانونی در پردازش داده‌ها