کتاب پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از پایگاه داده PostgreSQL و دانش‌نامه‌های تخصصی (RAG) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از پایگاه داده PostgreSQL و دانش‌نامه‌های تخصصی (RAG)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 2. نقش پایگاه داده در مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
  • 3. معرفی PostgreSQL به عنوان هسته ذخیره‌سازی داده‌های هوشمند
  • 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 5. مفاهیم پایه بردارها و فضاهای برداری در یادگیری ماشین
  • 6. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های غیرساختاریافته در پایگاه داده
  • 7. نصب و تنظیم افزونه pgvector در PostgreSQL
  • 8. تولید و مدیریت تعبیه کلمات یا امبدینگ‌ها در پایگاه داده
  • 9. فرایند پیش‌پردازش داده‌های متنی برای سیستم‌های RAG
  • 10. روش‌های قطعه‌بندی متن و بهینه‌سازی آن برای جستجوی معنایی
  • 11. معماری سیستم‌های بازیابی تقویت‌شده با تولید
  • 12. مقایسه جستجوی کلیدواژه‌ای با جستجوی معنایی و برداری
  • 13. پیاده‌سازی جستجوی شباهت کسینوسی در PostgreSQL
  • 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای برداری برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
  • 15. ساختاردهی به دانش‌نامه‌های تخصصی در جداول رابطه‌ای
  • 16. استفاده از ایندکس‌های IVFFlat برای جستجوی سریع در ابعاد بالا
  • 17. استفاده از ایندکس‌های HNSW برای بهبود دقت و کارایی جستجو
  • 18. تلفیق داده‌های ساختاریافته و برداری در یک پرس‌وجوی واحد
  • 19. مدیریت حافظه و منابع در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
  • 20. اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه داده با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی
  • 21. طراحی خط لوله استخراج و بارگذاری داده‌ها برای دانش‌نامه
  • 22. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی چندمرحله‌ای
  • 23. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط سیستم RAG
  • 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه نهان برای کاهش هزینه‌های فراخوانی مدل
  • 25. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پایگاه‌های داده هوشمند
  • 26. حفاظت از حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس
  • 27. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌های برداری
  • 28. مقیاس‌پذیری سیستم‌های پایگاه داده برای کاربردهای هوش مصنوعی
  • 29. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد پرس‌وجوهای برداری
  • 30. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی RAG
  • 31. به‌کارگیری ترانسفورمرها در کنار پایگاه داده‌های محلی
  • 32. مدیریت نسخه‌بندی دانش‌نامه‌ها در سیستم‌های پویا
  • 33. بهینه‌سازی نرخ فراخوانی و دقت بازیابی در مدل‌های زبانی
  • 34. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید پرس‌وجوهای SQL بهینه
  • 35. یکپارچه‌سازی نهایی سیستم‌های هوشمند با وب‌سرویس‌ها
  • 36. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی
  • 37. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای فنی ملی
  • 38. گزارش‌گیری و تحلیل نتایج خروجی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 39. پروژه عملی: طراحی یک سامانه پاسخگویی هوشمند مبتنی بر مستندات سازمانی
  • 40. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های پایگاه داده‌محور و هوش مصنوعی
تگ‌ها: بازیابی اطلاعات معنایی بردار در پایگاه داده بهینه‌سازی هوش مصنوعی پایگاه داده PostgreSQL توسعه سیستم‌های هوشمند ذخیره‌سازی برداری مدیریت دانش تخصصی معماری RAG هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین کاربردی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.