کتاب راهنمای کاربردی پیادهسازی سیستمهای هوشمند تحلیل محتوای وب با استفاده از Nvidia NIM و LangChain با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیادهسازی سیستمهای هوشمند تحلیل محتوای وب با استفاده از Nvidia NIM و LangChain
موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل دادههای دیجیتال
موضوع میانی: بازیابی اطلاعات با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (RAG)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سیستمهای بازیابی اطلاعات تقویتشده با تولید
- 2. معماری کلی سیستمهای هوشمند تحلیل محتوا
- 3. آشنایی با اکوسیستم هوش مصنوعی انویدیا و سرویسهای NIM
- 4. نصب و راهاندازی محیط توسعه پایتون برای پروژههای هوش مصنوعی
- 5. مفاهیم پایه در کتابخانه LangChain و مدیریت جریانهای کاری
- 6. کار با مدلهای زبانی بزرگ در محیطهای محلی و ابری
- 7. روشهای دریافت و دسترسی به APIهای انویدیا NIM
- 8. تحلیل ساختار اسناد وب و فرمتهای HTML برای استخراج داده
- 9. استفاده از ابزارهای پارسکننده HTML در کتابخانه LangChain
- 10. تکنیکهای پاکسازی و پیشپردازش متون وب برای مدلهای زبانی
- 11. مفاهیم جاسازی متن و بردارسازی اطلاعات
- 12. کار با پایگاههای داده برداری برای ذخیرهسازی محتوا
- 13. روشهای اتصال مدلهای زبانی به منابع داده خارجی
- 14. پیادهسازی فرآیند بازیابی اطلاعات در سیستمهای RAG
- 15. استراتژیهای جستجوی معنایی در پایگاههای داده برداری
- 16. تکنیکهای افزایش دقت در بازیابی با استفاده از فیلترهای فراداده
- 17. ارتباط میان مدلهای زبانی NIM و پایگاههای داده برداری
- 18. طراحی پرامپتهای مهندسیشده برای تحلیل محتوای وب
- 19. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سیستمهای تحلیل هوشمند
- 20. پیادهسازی زنجیرههای پردازشی برای استخراج اطلاعات از جداول HTML
- 21. تحلیل و دستهبندی خودکار محتوای صفحات وب
- 22. روشهای ارزیابی عملکرد سیستمهای بازیابی اطلاعات
- 23. عیبیابی و رفع خطاهای رایج در سیستمهای RAG
- 24. بهینهسازی مصرف منابع در اجرای مدلهای انویدیا NIM
- 25. امنیت در پردازش و ذخیرهسازی دادههای استخراجشده از وب
- 26. رعایت حریم خصوصی در تحلیل دادههای دیجیتال
- 27. طراحی رابط کاربری ساده برای سیستمهای تحلیل محتوا
- 28. پیادهسازی سیستمهای پرسش و پاسخ مبتنی بر مستندات محلی
- 29. مقیاسپذیری سیستمهای تحلیل هوشمند در کاربردهای سازمانی
- 30. تلفیق مدلهای زبانی برای بهبود درک محتوای چندزبانه
- 31. تکنیکهای خلاصهسازی خودکار محتوای صفحات وب طولانی
- 32. بهکارگیری استراتژیهای کشینگ برای افزایش سرعت پاسخدهی
- 33. ارتباطدهی سیستمهای RAG با ابزارهای گزارشگیری
- 34. مستندسازی پروژههای هوش مصنوعی در محیطهای بومی
- 35. آیندهنگری در توسعه سیستمهای تحلیل داده مبتنی بر هوش مصنوعی
تگها:
Nvidia NIM
استخراج دادههای HTML
بازیابی اطلاعات RAG
برنامهنویسی هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی
تحلیل محتوای وب
دادهکاوی وب
فریمورک LangChain
مدلهای زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.