دوره جامع پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی (NLP) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی (NLP)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده‌های متنی

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی بازیابی اطلاعات و سیر تحول موتورهای جستجو
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. پیش‌پردازش متون فارسی و چالش‌های زبان‌شناختی
• 4. نرمال‌سازی و پاک‌سازی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 5. روش‌های توکن‌بندی و تجزیه کلمات در متون فارسی
• 6. مدل‌های آماری بازنمایی متن و مفهوم کیسه کلمات
• 7. مفهوم فضای برداری و نگاشت متن به اعداد
• 8. الگوریتم‌های وزن‌دهی کلمات و مدل TF-IDF
• 9. معرفی مدل‌های فضای برداری برای جستجوی معنایی
• 10. آشنایی با شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در پردازش متن
• 11. مفهوم بردارهای تعبیه کلمه و مدل Word2Vec
• 12. تکنیک‌های تولید بردارهای متنی در سطح جمله و سند
• 13. معماری ترنسفورمر و نقش آن در درک معنایی متن
• 14. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در جستجو
• 15. تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های معنایی از متن
• 16. مفهوم شباهت کسینوسی و معیارهای اندازه‌گیری فاصله برداری
• 17. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 18. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری و مدیریت داده‌های حجیم
• 19. روش‌های نمایه‌سازی برداری برای جستجوی سریع
• 20. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای کاربران در سیستم‌های جستجو
• 22. ارزیابی عملکرد سیستم‌های بازیابی اطلاعات با معیارهای استاندارد
• 23. تکنیک‌های بازرتبه‌بندی نتایج برای افزایش دقت جستجو
• 24. استفاده از مدل‌های زبانی برای درک قصد کاربر
• 25. پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر متن
• 26. روش‌های افزایش دقت جستجو با استفاده از دانش دامنه
• 27. مدیریت و تحلیل داده‌های متنی فارسی در ابعاد بزرگ
• 28. تکنیک‌های کاهش ابعاد بردارها برای افزایش سرعت
• 29. آشنایی با معماری سیستم‌های جستجوی توزیع‌شده
• 30. پیاده‌سازی جستجوی ترکیبی کلمه-محور و معنا-محور
• 31. ملاحظات امنیتی در طراحی سامانه‌های بازیابی اطلاعات
• 32. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود رتبه‌بندی نتایج
• 33. کاربردهای جستجوی معنایی در سامانه‌های سازمانی
• 34. استفاده از مدل‌های زبانی سبک برای محیط‌های عملیاتی
• 35. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در سرورهای محلی
• 36. پایش و نگهداری سیستم‌های جستجوی هوشمند
• 37. تجزیه و تحلیل بازخورد کاربران برای بهبود مدل‌های بازیابی
• 38. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 39. طراحی رابط کاربری برای سامانه‌های جستجوی هوشمند
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک موتور جستجوی معنایی بومی