کتاب پایگاه‌داده‌های برداری مقیاس‌پذیر برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایگاه‌داده‌های برداری مقیاس‌پذیر برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته

موضوع کلی: مدیریت داده و اطلاعات

موضوع میانی: پایگاه داده‌های پیشرفته و جستجوی معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های برداری
• 2. بردارها و نمایش معنایی داده‌ها
• 3. فضاهای برداری و متریک‌های فاصله
• 4. جستجوی همسایگی نزدیک (ANN)
• 5. الگوریتم‌های تقریبی جستجوی نزدیکترین همسایه
• 6. شاخص‌گذاری برداری: درخت‌های KD و توپ‌های LSH
• 7. شاخص‌گذاری برداری: گراف‌های همسایگی تقریب زده شده (Approximate Nearest Neighbor Graphs)
• 8. مقایسه روش‌های شاخص‌گذاری برداری
• 9. بهینه‌سازی جستجوی برداری برای مقیاس‌پذیری
• 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های برداری مقیاس‌پذیر
• 11. معماری‌های توزیع‌شده برای پایگاه‌داده‌های برداری
• 12. هندلینگ داده‌های با ابعاد بالا
• 13. فشرده‌سازی بردارها و کاهش ابعاد
• 14. تکنیک‌های کوانتیزاسیون بردار
• 15. تکنیک‌های هشینگ حساس به مکان (Locality Sensitive Hashing)
• 16. پایگاه‌داده‌های برداری ابری
• 17. مقایسه پایگاه‌داده‌های برداری محبوب (Pinecone, Weaviate, Milvus)
• 18. بهینه‌سازی پرس‌وجو در پایگاه‌داده‌های برداری
• 19. استفاده از GPU برای جستجوی برداری
• 20. جریان‌سازی و به‌روزرسانی داده‌ها در پایگاه‌داده‌های برداری
• 21. تطبیق داده‌ها برای جستجوی برداری
• 22. پیش‌پردازش متن برای ایجاد بردارها
• 23. مدل‌های جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 24. مدل‌های جاسازی جمله (Sentence Embeddings)
• 25. استفاده از ترنسفورمرها برای ایجاد بردارها (BERT, Sentence-BERT)
• 26. بردارسازی تصاویر و داده‌های چندرسانه‌ای
• 27. جستجوی معنایی در متن
• 28. بازیابی اطلاعات مبتنی بر بردار
• 29. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 30. تولید خلاصه‌های معنایی
• 31. تشخیص شباهت معنایی
• 32. تحلیل احساسات با استفاده از بردارها
• 33. خوشه‌بندی معنایی
• 34. تشخیص ناهنجاری بر اساس بردارها
• 35. توصیه‌گرها (Recommender Systems) مبتنی بر بردار
• 36. تشخیص تقلب با استفاده از بردارها
• 37. مدیریت داده‌های زمانی در پایگاه‌داده‌های برداری
• 38. جستجوی برداری در داده‌های سری زمانی
• 39. پایگاه‌داده‌های برداری و گراف‌های دانش
• 40. ادغام پایگاه‌داده‌های برداری با سایر سیستم‌ها
• 41. امنیت در پایگاه‌داده‌های برداری
• 42. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در پایگاه‌داده‌های برداری
• 43. مانیتورینگ و عیب‌یابی پایگاه‌داده‌های برداری
• 44. بهینه‌سازی هزینه در پایگاه‌داده‌های برداری ابری
• 45. آینده پایگاه‌داده‌های برداری
• 46. کاربردهای نوظهور پایگاه‌داده‌های برداری
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین متریک
• 48. یادگیری متریک برای جستجوی نزدیکترین همسایه
• 49. یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank) در جستجوی برداری
• 50. روش‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی جستجوی برداری
• 51. استفاده از شبکه‌های عصبی برای شاخص‌گذاری برداری
• 52. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بردارها
• 53. ارزیابی و مقایسه سیستم‌های جستجوی برداری
• 54. معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures) برای جستجوی برداری
• 55. پایگاه‌داده‌های برداری و پردازش زبان طبیعی در مقیاس بزرگ
• 56. استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری در موتورهای جستجو
• 57. پایگاه‌داده‌های برداری و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 58. پایگاه‌داده‌های برداری و علم داده
• 59. چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری
• 60. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در پایگاه‌داده‌های برداری
• 61. تکنیک‌های موازی‌سازی برای جستجوی برداری
• 62. تأثیر انتخاب مدل جاسازی بر عملکرد جستجو
• 63. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های ANN
• 64. استراتژی‌های کشینگ (Caching) در پایگاه‌داده‌های برداری
• 65. تکنیک‌های کاهش حافظه در پایگاه‌داده‌های برداری
• 66. پایگاه‌داده‌های برداری و حریم خصوصی داده‌ها
• 67. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ بر پایه بردار
• 68. مطالعه موردی: توسعه یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر بردار
• 69. مطالعه موردی: تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری