دوره طراحی و پیاده‌سازی موتورهای جستجو: از تئوری تا عمل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی موتورهای جستجو: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و موتورهای جستجو
• 2. اهمیت و کاربردهای موتورهای جستجو در دنیای امروز
• 3. معماری کلی یک موتور جستجو
• 4. خزش وب: جمع‌آوری داده‌ها از اینترنت
• 5. بررسی پروتکل‌های خزش وب (HTTP, HTTPS)
• 6. چالش‌های خزش وب: ربات‌های مخرب، تله‌های خزش
• 7. پردازش و پاکسازی داده‌های خروجی خزش
• 8. تحلیل HTML و استخراج متن
• 9. شناسایی و حذف محتوای تکراری
• 10. ایندکس‌گذاری: ساختار داده‌ای برای جستجوی سریع
• 11. معرفی ساختارهای داده‌ای رایج در ایندکس‌گذاری (Inverted Index)
• 12. بهینه‌سازی ایندکس‌گذاری برای مقیاس‌پذیری
• 13. الگوریتم‌های رتبه‌بندی: TF-IDF
• 14. درک مفهوم TF-IDF و نحوه محاسبه آن
• 15. بهبود رتبه‌بندی با استفاده از TF-IDF
• 16. الگوریتم‌های رتبه‌بندی: PageRank
• 17. درک مفهوم PageRank و نحوه عملکرد آن
• 18. پیاده‌سازی PageRank برای رتبه‌بندی صفحات وب
• 19. الگوریتم‌های رتبه‌بندی: BM25
• 20. مقایسه BM25 با TF-IDF و PageRank
• 21. بهینه‌سازی BM25 برای بهبود دقت نتایج
• 22. مدل‌های زبانی و کاربرد آن‌ها در بازیابی اطلاعات
• 23. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe) و نقش آن‌ها در جستجو
• 24. استفاده از مدل‌های زبانی برای درک معنای پرس‌وجو
• 25. بازیابی معنایی (Semantic Search)
• 26. مقدمه‌ای بر بازیابی معنایی و تفاوت آن با بازیابی کلمات کلیدی
• 27. استفاده از شبکه‌های معنایی و هستی‌شناسی در جستجو
• 28. تکنیک‌های Query Expansion
• 29. بازنویسی پرس‌وجو برای بهبود نتایج
• 30. اصلاح پرس‌وجو بر اساس تاریخچه جستجوی کاربر
• 31. ارزیابی موتورهای جستجو: معیارهای ارزیابی
• 32. Precision, Recall, F1-score و MAP
• 33. A/B Testing برای بهبود عملکرد موتور جستجو
• 34. جستجوی تصویر و ویدیو
• 35. چالش‌های جستجوی چندرسانه‌ای
• 36. استفاده از ویژگی‌های بصری در جستجوی تصویر
• 37. تکنیک‌های جستجوی ویدیو مبتنی بر محتوا
• 38. شخصی‌سازی نتایج جستجو
• 39. استفاده از پروفایل کاربر برای شخصی‌سازی
• 40. فیلتر کردن نتایج بر اساس علاقه‌مندی‌های کاربر
• 41. موتورهای جستجوی تخصصی (Vertical Search Engines)
• 42. جستجوی اخبار، مقالات علمی و محصولات
• 43. بازیابی اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 44. چالش‌های بازیابی اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 45. استفاده از گراف‌های دانش در جستجو
• 46. معرفی گراف‌های دانش و کاربردهای آن‌ها
• 47. بازیابی اطلاعات مکانی (Location-Based Search)
• 48. جستجوی نزدیک‌ترین مکان‌ها و خدمات
• 49. موتورهای جستجوی ابری (Cloud Search Engines)
• 50. مزایا و چالش‌های استفاده از موتورهای جستجوی ابری
• 51. معماری میکروسرویس‌ها در موتورهای جستجو
• 52. استفاده از NoSQL Databases برای ذخیره‌سازی داده‌های جستجو
• 53. مقیاس‌پذیری و توزیع‌پذیری موتورهای جستجو
• 54. بهینه‌سازی عملکرد موتور جستجو برای حجم بالای داده
• 55. امنیت موتورهای جستجو
• 56. جلوگیری از حملات SQL Injection و XSS
• 57. حریم خصوصی کاربران و جمع‌آوری داده‌ها
• 58. آینده بازیابی اطلاعات و موتورهای جستجو
• 59. تحقیقات جدید در زمینه بازیابی اطلاعات
• 60. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در موتورهای جستجو