کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی مولد و پایگاه‌داده‌های برداری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی مولد و پایگاه‌داده‌های برداری

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در مدیریت داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی در پردازش متون
• 3. آشنایی با پایگاه‌داده‌های برداری و کاربرد آن‌ها
• 4. مفاهیم تبدیل متن به بردار یا Embedding
• 5. تفاوت پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و برداری در هوش مصنوعی
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه برای هوش مصنوعی
• 7. کاربرد مدل‌های زبانی در استخراج داده‌های ساختاریافته
• 8. معماری تولید افزوده بازیابی‌محور یا RAG
• 9. نقش پایگاه‌داده‌های برداری در افزایش دقت مدل‌های زبانی
• 10. روش‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. الگوریتم‌های جستجوی شباهت در فضای برداری
• 12. مدیریت حافظه و متن در سامانه‌های گفتگوی هوشمند
• 13. استفاده از مدل‌های زبانی برای پرس‌وجو از پایگاه‌داده‌های SQL
• 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای متنی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 15. ایجاد و مدیریت ایندکس‌های برداری در پایگاه‌داده‌ها
• 16. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای استخراج دقیق اطلاعات
• 17. ارزیابی دقت پاسخ‌های مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌ها
• 18. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی
• 19. مقابله با توهم مدل‌های زبانی در تحلیل‌های داده‌محور
• 20. پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد سازمانی
• 21. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با زیرساخت‌های داده‌ای موجود
• 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش برداری
• 24. پیاده‌سازی سامانه‌های خلاصه‌سازی متون سازمانی
• 25. کاربرد مدل‌های زبانی در دسته‌بندی خودکار داده‌ها
• 26. تحلیل احساسات و استخراج مفاهیم کلیدی از داده‌های متنی
• 27. طراحی واسط‌های کاربری هوشمند برای تعامل با پایگاه‌داده‌ها
• 28. مقیاس‌پذیری سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 29. نظارت و پایش عملکرد مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 30. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل لاگ‌های سیستم‌های پایگاه‌داده
• 31. روش‌های ارزیابی کیفیت داده‌های ورودی به مدل‌های زبانی
• 32. مدیریت دانش سازمانی با استفاده از مدل‌های زبانی و پایگاه‌های برداری
• 33. پیاده‌سازی قابلیت جستجوی معنایی در سامانه‌های داخلی
• 34. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در تولید گزارش‌های تحلیلی
• 35. تکنیک‌های تنظیم دقیق یا Fine-tuning مدل‌ها برای حوزه‌های خاص
• 36. مدیریت نسخه‌بندی در مدل‌های هوش مصنوعی و پایگاه‌داده‌ها
• 37. راهکارهای افزایش سرعت پاسخ‌دهی در سامانه‌های RAG
• 38. بررسی خطاهای رایج در طراحی سامانه‌های هوش مصنوعی مولد
• 39. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی در کاربردهای حساس
• 40. اخلاق و رعایت مقررات ملی در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 41. آینده هوش مصنوعی در حوزه مدیریت داده‌ها و پایگاه‌داده‌ها