فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از پایگاه داده PostgreSQL و دانش‌نامه‌های تخصصی (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از پایگاه داده PostgreSQL و دانش‌نامه‌های تخصصی (RAG)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 2. نقش پایگاه داده در مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 3. معرفی PostgreSQL به عنوان هسته ذخیره‌سازی داده‌های هوشمند
• 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. مفاهیم پایه بردارها و فضاهای برداری در یادگیری ماشین
• 6. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های غیرساختاریافته در پایگاه داده
• 7. نصب و تنظیم افزونه pgvector در PostgreSQL
• 8. تولید و مدیریت تعبیه کلمات یا امبدینگ‌ها در پایگاه داده
• 9. فرایند پیش‌پردازش داده‌های متنی برای سیستم‌های RAG
• 10. روش‌های قطعه‌بندی متن و بهینه‌سازی آن برای جستجوی معنایی
• 11. معماری سیستم‌های بازیابی تقویت‌شده با تولید
• 12. مقایسه جستجوی کلیدواژه‌ای با جستجوی معنایی و برداری
• 13. پیاده‌سازی جستجوی شباهت کسینوسی در PostgreSQL
• 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای برداری برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 15. ساختاردهی به دانش‌نامه‌های تخصصی در جداول رابطه‌ای
• 16. استفاده از ایندکس‌های IVFFlat برای جستجوی سریع در ابعاد بالا
• 17. استفاده از ایندکس‌های HNSW برای بهبود دقت و کارایی جستجو
• 18. تلفیق داده‌های ساختاریافته و برداری در یک پرس‌وجوی واحد
• 19. مدیریت حافظه و منابع در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 20. اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه داده با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی
• 21. طراحی خط لوله استخراج و بارگذاری داده‌ها برای دانش‌نامه
• 22. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی چندمرحله‌ای
• 23. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط سیستم RAG
• 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه نهان برای کاهش هزینه‌های فراخوانی مدل
• 25. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پایگاه‌های داده هوشمند
• 26. حفاظت از حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس
• 27. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌های برداری
• 28. مقیاس‌پذیری سیستم‌های پایگاه داده برای کاربردهای هوش مصنوعی
• 29. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد پرس‌وجوهای برداری
• 30. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی RAG
• 31. به‌کارگیری ترانسفورمرها در کنار پایگاه داده‌های محلی
• 32. مدیریت نسخه‌بندی دانش‌نامه‌ها در سیستم‌های پویا
• 33. بهینه‌سازی نرخ فراخوانی و دقت بازیابی در مدل‌های زبانی
• 34. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید پرس‌وجوهای SQL بهینه
• 35. یکپارچه‌سازی نهایی سیستم‌های هوشمند با وب‌سرویس‌ها
• 36. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی
• 37. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای فنی ملی
• 38. گزارش‌گیری و تحلیل نتایج خروجی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 39. پروژه عملی: طراحی یک سامانه پاسخگویی هوشمند مبتنی بر مستندات سازمانی
• 40. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های پایگاه داده‌محور و هوش مصنوعی