کتاب آموزش جامع ساخت سامانههای پاسخگو با تکنولوژی RAG و JavaScript با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع ساخت سامانههای پاسخگو با تکنولوژی RAG و JavaScript
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی (NLP)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی بازیابی اطلاعات و نقش آن در هوش مصنوعی
- 2. مقدمهای بر معماری سامانههای پاسخگو مبتنی بر RAG
- 3. آشنایی با محیط توسعه جاوا اسکریپت و Node.js برای پروژههای هوش مصنوعی
- 4. مفاهیم پایه بردارها و فضای برداری در پردازش متن
- 5. آشنایی با مدلهای زبانی بزرگ و کاربرد آنها در استدلال
- 6. نحوه عملکرد توکنسازی در مدلهای زبانی
- 7. تکنیکهای پیشپردازش متن و پاکسازی دادهها
- 8. کاربرد کتابخانههای پردازش زبان طبیعی در جاوا اسکریپت
- 9. مفهوم تعبیه کلمات و جملات با استفاده از Embedding Models
- 10. ارزیابی کیفیت بردارهای تولید شده
- 11. مقدمهای بر پایگاههای داده برداری و ضرورت آنها
- 12. نصب و راهاندازی پایگاه داده برداری در محیط Node.js
- 13. روشهای ذخیرهسازی و نمایهسازی دادهها برای جستجوی سریع
- 14. الگوریتمهای جستجوی شباهت کسینوسی و اقلیدسی
- 15. استفاده از کتابخانههای برداری در اکوسیستم جاوا اسکریپت
- 16. مفهوم بازیابی اطلاعات معنایی در مقابل جستجوی کلمات کلیدی
- 17. چالشهای قطعهبندی متن و استراتژیهای بهینهسازی آن
- 18. مدیریت متادیتای اسناد برای فیلتر کردن هوشمند
- 19. برقراری ارتباط با API مدلهای زبانی از طریق جاوا اسکریپت
- 20. طراحی الگوهای مناسب برای پرامپتها در سیستم RAG
- 21. مهندسی پرامپت برای بهبود خروجیهای مدل
- 22. تکنیکهای مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سیستمهای پاسخگو
- 23. یکپارچهسازی بازیابی اطلاعات با فرآیند تولید پاسخ
- 24. بررسی چالشهای دقت و توهم در مدلهای زبانی
- 25. روشهای کاهش خطاهای احتمالی در پاسخدهی سیستم
- 26. پیادهسازی مکانیزم بازخورد برای ارتقای سیستم
- 27. بهینهسازی عملکرد و کاهش تأخیر در پاسخدهی
- 28. امنیت در تبادل داده با مدلهای زبانی خارجی
- 29. رعایت حریم خصوصی در پردازش اسناد حساس
- 30. تکنیکهای پیشرفته بازیابی چندمرحلهای
- 31. ارزیابی دقت سیستم با معیارهای علمی سنجش بازیابی
- 32. استفاده از سیستمهای رتبهبندی مجدد برای افزایش دقت
- 33. مدیریت اسناد حجیم و ساختاریافته در سیستم RAG
- 34. کاربرد RAG در تحلیل متون تخصصی و فنی
- 35. پیادهسازی رابط کاربری تعاملی با استفاده از فریمورکهای جاوا اسکریپت
- 36. طراحی جریان کاری غیرهمگام در سیستمهای هوش مصنوعی
- 37. تست و عیبیابی سامانههای مبتنی بر RAG
- 38. مستندسازی و استقرار پروژههای هوش مصنوعی
- 39. مقیاسپذیری سامانههای پاسخگو در محیطهای عملیاتی
- 40. آینده تکنولوژیهای بازیابی اطلاعات و هوش مصنوعی مولد
تگها:
JavaScript
RAG
بازیابی افزوده
برنامه نویسی هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی
توسعه نرم افزار
جاوا اسکریپت
مدل های زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.