کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی هوشمند و مقیاس‌پذیر با پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی هوشمند و مقیاس‌پذیر با پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش داده‌های چندرسانه‌ای (Multimodal Data Processing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پردازش داده‌های چندرسانه‌ای و اهمیت جستجوی هوشمند
• 2. معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات چندرسانه‌ای
• 3. مفاهیم پایه بردارسازی و فضای ویژگی‌ها در هوش مصنوعی
• 4. کار با کتابخانه‌های پایتون برای پردازش متن و تصویر
• 5. روش‌های پیش‌پردازش متون فارسی برای مدل‌های زبانی
• 6. استخراج ویژگی از تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 7. آشنایی با مدل‌های تعبیه (Embedding) متن و تصویر
• 8. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهینه‌سازی بردارهای ویژگی
• 9. مبانی مدل‌های چندوجهی CLIP و کاربردهای آن
• 10. پیاده‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases) در پایتون
• 11. روش‌های ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌های چندرسانه‌ای
• 12. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی (ANN)
• 13. شاخص‌گذاری بردارها برای جستجوی سریع در مقیاس بزرگ
• 14. معماری جستجوی معنایی متن‌به‌تصویر
• 15. معماری جستجوی معنایی تصویر‌به‌متن
• 16. ارزیابی دقت و فراخوانی در سامانه‌های بازیابی چندرسانه‌ای
• 17. روش‌های بهبود رتبه‌بندی نتایج جستجو (Re-ranking)
• 18. استفاده از فریم‌ورک‌های پردازش توزیع‌شده برای حجم داده‌های کلان
• 19. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 20. پیاده‌سازی سرویس‌های جستجو با استفاده از FastAPI
• 21. امنیت در سامانه‌های هوشمند و حفاظت از داده‌های کاربران
• 22. مدیریت و نظارت بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 23. پیاده‌سازی خط لوله (Pipeline) داده برای به‌روزرسانی مدل‌ها
• 24. استفاده از Docker برای استقرار سامانه‌های چندرسانه‌ای
• 25. مستندسازی و تست واحد در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 26. ملاحظات اخلاقی و قانونی در پردازش داده‌های چندرسانه‌ای
• 27. طراحی رابط کاربری برای جستجوی هوشمند
• 28. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای چندوجهی در مقیاس عملیاتی
• 29. تجزیه و تحلیل خطا در مدل‌های بازیابی اطلاعات
• 30. تکنیک‌های یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود نتایج جستجو
• 31. ارتقای مقیاس‌پذیری سامانه با استفاده از معماری میکروسرویس
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با پایگاه‌های داده برداری
• 33. روش‌های فشرده‌سازی بردارها برای کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 34. نظارت بر کیفیت داده‌های ورودی و خروجی در سامانه
• 35. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر چندرسانه‌ای
• 36. استفاده از کشینگ (Caching) برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 37. تجربه کاربری و شخصی‌سازی نتایج جستجو
• 38. راهکارهای مقابله با سوگیری در مدل‌های بازیابی اطلاعات
• 39. آینده‌نگری در توسعه سامانه‌های جستجوی هوشمند و بومی‌سازی ابزارها