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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی جستجوی معنایی و سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از BigQuery و مدل‌های زبانی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کلان و سامانه‌های بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات مدرن
• 2. نقش کلان‌داده در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 3. آشنایی با محیط BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 4. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در جستجوی معنایی
• 5. مفهوم تعبیه یا Embedding در فضای برداری
• 6. تکنیک‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از سرویس‌های ابری
• 7. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های برداری در BigQuery
• 8. مبانی جستجوی شباهت کسینوسی در داده‌های بزرگ
• 9. معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات با افزایش دقت یا RAG
• 10. تفاوت جستجوی کلیدواژه‌ای با جستجوی معنایی
• 11. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. مدیریت پایگاه‌های داده برداری در مقیاس بالا
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های تعبیه متن در محیط BigQuery ML
• 14. فراخوانی مدل‌های زبانی پیشرفته در بستر تحلیل داده
• 15. بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی برای بردارهای چندبعدی
• 16. روش‌های کاهش ابعاد بردارها برای افزایش سرعت بازیابی
• 17. طراحی پایپ‌لاین انتقال داده از منبع به فضای برداری
• 18. تکنیک‌های اندیس‌گذاری برای جستجوی سریع برداری
• 19. ارزیابی دقت سامانه‌های بازیابی اطلاعات
• 20. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر در BigQuery برای تحلیل متن
• 21. پیاده‌سازی فرآیند پرسش و پاسخ بر روی اسناد سازمانی
• 22. مدیریت حافظه و متن در سیستم‌های پاسخ‌گو
• 23. روش‌های بهبود کیفیت خروجی مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های اختصاصی
• 24. تکنیک‌های مهندسی پرامپت در سامانه‌های RAG
• 25. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تحلیل‌گرهای هوشمند
• 26. یکپارچه‌سازی نتایج جستجوی معنایی با داشبوردهای مدیریتی
• 27. مدیریت خطا و استثنائات در سیستم‌های بازیابی هوشمند
• 28. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 29. به‌روزرسانی خودکار پایگاه داده برداری با داده‌های جدید
• 30. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در مواجهه با حجم بالای درخواست‌ها
• 31. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار سامانه‌های هوشمند
• 32. تلفیق جستجوی معنایی با فیلترهای ساختاریافته در BigQuery
• 33. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل فضای برداری
• 34. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 35. مطالعه موردی: طراحی سامانه پرسش و پاسخ برای پایگاه دانش داخلی
• 36. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود دقت سیستم
• 37. تست و اعتبارسنجی خروجی مدل‌های زبانی
• 38. اصول اخلاقی و رعایت استانداردهای فنی در توسعه هوش مصنوعی
• 39. آینده سامانه‌های بازیابی اطلاعات و هوش مصنوعی مولد
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم جستجوی معنایی جامع