کتاب آموزش پیاده‌سازی دستیار هوشمند توصیه‌گر فیلم با ابزارهای بدون‌کد (No-Code) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیاده‌سازی دستیار هوشمند توصیه‌گر فیلم با ابزارهای بدون‌کد (No-Code)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کاربردی

موضوع میانی: طراحی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر بازیابی اطلاعات (RAG)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
• 2. آشنایی با معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید متن RAG
• 3. نقش پایگاه داده‌های برداری در سامانه‌های هوشمند
• 4. معرفی پلتفرم اتوماسیون n8n و کاربرد آن در هوش مصنوعی
• 5. نصب و راه‌اندازی اولیه محیط توسعه بدون‌کد
• 6. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ LLM
• 7. کار با بردارهای ویژگی و فضای برداری در داده‌ها
• 8. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های فیلم
• 9. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها برای تحلیل دقیق
• 10. آشنایی با پایگاه داده برداری Qdrant
• 11. ساختاردهی به داده‌ها برای ذخیره‌سازی در Qdrant
• 12. ایجاد کلکسیون‌های داده در پایگاه داده برداری
• 13. تولید بردار ویژگی (Embedding) از متون فارسی و انگلیسی
• 14. اتصال مدل‌های زبانی به ابزارهای بدون‌کد
• 15. طراحی جریان کاری (Workflow) در n8n
• 16. استفاده از نودهای پردازش متن در n8n
• 17. مکانیزم جستجوی شباهت معنایی در داده‌ها
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم بازیابی اطلاعات در سیستم توصیه‌گر
• 19. فراخوانی APIهای مدل زبانی در سیستم هوشمند
• 20. مهندسی پرامپت برای دریافت پاسخ‌های دقیق از دستیار
• 21. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در دستیار هوشمند
• 22. طراحی منطق فیلترینگ نتایج بر اساس شاخص‌های کاربر
• 23. یکپارچه‌سازی Qdrant با جریان کاری n8n
• 24. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های دستیار
• 25. بهینه‌سازی دقت بازیابی اطلاعات در سیستم
• 26. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
• 27. طراحی رابط کاربری گفتگو محور برای دستیار توصیه‌گر
• 28. اتصال دستیار به پیام‌رسان‌ها و پلتفرم‌های داخلی
• 29. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سامانه‌های هوشمند
• 30. اصول اخلاقی در طراحی سامانه‌های توصیه‌گر
• 31. مستندسازی و نگهداری پروژه‌های بدون‌کد
• 32. مقیاس‌پذیری دستیارهای هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 33. راهکارهای بهبود تجربه کاربری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 34. بررسی چالش‌های داده‌های نویزدار در تحلیل فیلم
• 35. توسعه قابلیت‌های شخصی‌سازی دستیار بر اساس سلیقه کاربر
• 36. استفاده از لاگ‌ها برای عیب‌یابی جریان‌های خودکار
• 37. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک دستیار توصیه‌گر هوشمند کامل
• 38. ارائه نتایج و گزارش‌گیری از عملکرد سامانه
• 39. به‌روزرسانی پایگاه دانش دستیار با داده‌های جدید
• 40. چشم‌انداز آینده سامانه‌های RAG در ایران و جهان