دوره پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدل‌های برداری و BigQuery همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدل‌های برداری و BigQuery

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی در سامانه‌های هوشمند
• 2. مفاهیم پایه در بازنمایی برداری کلمات و جملات
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مدل‌های زبانی مدرن
• 4. نقش مدل‌های جاسازی در درک معنایی متون
• 5. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. روش‌های نرمال‌سازی و توکن‌بندی متون فارسی
• 7. کاربرد مدل‌های Embedding در تبدیل متن به بردار عددی
• 8. آشنایی با فضای برداری و مفهوم شباهت کسینوسی
• 9. معماری سامانه پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی اطلاعات
• 10. آشنایی با سرویس‌های ابری BigQuery برای مدیریت داده‌های حجیم
• 11. ساختار ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در BigQuery
• 12. مبانی مفهوم RAG در سامانه‌های هوشمند
• 13. تفاوت رویکرد RAG با مدل‌های آموزش‌دیده سنتی
• 14. آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای ایندکس‌گذاری برداری
• 15. استفاده از توابع یادگیری ماشین در BigQuery
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های Embedding درون‌سازمانی با استفاده از SQL
• 17. ایجاد و مدیریت جداول برداری در محیط BigQuery
• 18. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه برای بازیابی اطلاعات
• 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای برداری برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 20. تلفیق نتایج بازیابی شده با مدل‌های زبانی برای تولید پاسخ
• 21. مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت پاسخ‌های سامانه
• 22. روش‌های ارزیابی دقت و صحت پاسخ‌های تولید شده
• 23. مدیریت حافظه و متن‌زمینه در گفتگوهای طولانی
• 24. مقیاس‌پذیری سامانه‌های RAG در محیط‌های عملیاتی
• 25. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش متون
• 26. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل داده‌های حساس در BigQuery
• 27. رفع خطاهای متداول در بازیابی اطلاعات برداری
• 28. بهبود کیفیت پاسخ‌ها با استفاده از تکنیک‌های رتبه‌بندی مجدد
• 29. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد سامانه پرسش و پاسخ
• 30. پیاده‌سازی رابط کاربری ساده برای تعامل با سامانه
• 31. یکپارچه‌سازی سامانه با پایگاه‌های داده عملیاتی
• 32. بررسی چالش‌های پردازش زبان طبیعی در متون تخصصی فارسی
• 33. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز در کنار سرویس‌های ابری
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین داده‌ای
• 35. استراتژی‌های به‌روزرسانی دانش سامانه با داده‌های جدید
• 36. مستندسازی و استقرار سامانه در محیط عملیاتی