دوره ساخت سیستم‌های هوشمند تولید محتوا با استفاده از بازیابی اطلاعات و Amazon OpenSearch Service همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم‌های هوشمند تولید محتوا با استفاده از بازیابی اطلاعات و Amazon OpenSearch Service

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و تولید محتوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای بازیابی اطلاعات
• 3. معماری سیستم‌های تولید محتوا
• 4. آشنایی با Amazon OpenSearch Service
• 5. نصب و پیکربندی Amazon OpenSearch Service
• 6. وارد کردن و نمایه سازی داده‌ها در OpenSearch Service
• 7. جستجوی متنی در OpenSearch Service
• 8. جستجوی برداری (Vector Search) در OpenSearch Service
• 9. مفهوم Embeddings و تولید آن‌ها
• 10. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نقش آن‌ها در تولید محتوا
• 11. معرفی RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 12. مزایای استفاده از RAG در تولید محتوا
• 13. ساخت پایپ‌لاین RAG
• 14. انتخاب مدل زبانی مناسب برای RAG
• 15. استفاده از OpenSearch Service برای بازیابی اطلاعات در RAG
• 16. بهینه‌سازی جستجو برای RAG
• 17. معیارهای ارزیابی کیفیت نتایج بازیابی
• 18. معیارهای ارزیابی کیفیت محتوای تولید شده
• 19. تکنیک‌های بهبود دقت و صحت RAG
• 20. مدیریت داده‌ها و دانش در سیستم‌های RAG
• 21. مقایسه روش‌های مختلف Embeddings
• 22. بهینه‌سازی عملکرد OpenSearch Service
• 23. امنیت و کنترل دسترسی در OpenSearch Service
• 24. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از سیستم RAG
• 25. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 26. استفاده از RAG در پاسخگویی به سوالات
• 27. استفاده از RAG در تولید خلاصه‌های متنی
• 28. استفاده از RAG در تولید محتوای خلاقانه
• 29. استفاده از RAG در تولید محتوای آموزشی
• 30. استفاده از RAG در تولید محتوای بازاریابی
• 31. آشنایی با فریم‌ورک‌های RAG
• 32. استفاده از LangChain با OpenSearch Service
• 33. استفاده از LlamaIndex با OpenSearch Service
• 34. مدیریت حافظه در سیستم‌های RAG
• 35. استفاده از حافظه بلندمدت در RAG
• 36. پیاده‌سازی سیستم RAG برای زبان فارسی
• 37. چالش‌های پردازش زبان فارسی در RAG
• 38. بهینه‌سازی RAG برای زبان فارسی
• 39. استفاده از مدل‌های زبانی فارسی در RAG
• 40. ارزیابی عملکرد RAG برای زبان فارسی
• 41. آشنایی با APIهای OpenSearch Service
• 42. ادغام RAG با سایر سیستم‌ها
• 43. استفاده از RAG در چت‌بات‌ها
• 44. استفاده از RAG در دستیارهای مجازی
• 45. استفاده از RAG در سیستم‌های پیشنهاددهنده
• 46. آشنایی با بهترین روش‌های RAG
• 47. عیب‌یابی و رفع مشکلات RAG
• 48. به‌روزرسانی و نگهداری سیستم‌های RAG
• 49. آینده RAG و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
• 50. مفاهیم پیشرفته بازیابی اطلاعات
• 51. روش‌های خوشه‌بندی (Clustering) در بازیابی اطلاعات
• 52. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 53. تکنیک‌های پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 54. روش‌های ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌ها
• 55. آشنایی با الگوریتم‌های رتبه‌بندی (Ranking)
• 56. بهینه‌سازی الگوریتم‌های رتبه‌بندی
• 57. استفاده از یادگیری ماشین در RAG
• 58. استفاده از شبکه‌های عصبی در RAG
• 59. آشنایی با پایگاه‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 60. ادغام پایگاه‌های دانش با سیستم‌های RAG
• 61. استفاده از RAG برای استخراج اطلاعات
• 62. استفاده از RAG برای تحلیل احساسات
• 63. استفاده از RAG برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 64. آشنایی با مفاهیم Semantic Search
• 65. بهینه‌سازی Semantic Search در OpenSearch Service
• 66. استفاده از RAG در سیستم‌های تحلیل متن
• 67. استفاده از RAG در سیستم‌های مدیریت دانش
• 68. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ OpenSearch Service
• 69. بهینه‌سازی مصرف منابع در OpenSearch Service
• 70. امنیت داده‌ها در OpenSearch Service
• 71. استفاده از OpenSearch Service در محیط‌های ابری
• 72. مقایسه OpenSearch Service با سایر موتورهای جستجو
• 73. معماری میکروسرویس RAG
• 74. استقرار RAG با استفاده از Docker و Kubernetes
• 75. بهینه‌سازی هزینه استقرار RAG
• 76. آشنایی با قوانین کپی‌رایت و حقوق مالکیت معنوی در تولید محتوا
• 77. تولید محتوای مسئولانه و اخلاقی با RAG