فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی معنایی با استفاده از Azure OpenAI و Cosmos DB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی معنایی با استفاده از Azure OpenAI و Cosmos DB

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوشمند مبتنی بر پایگاه داده‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مفهوم جستجوی معنایی
• 2. معماری سامانه‌های هوشمند مبتنی بر پایگاه داده‌های ابری
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در استخراج ویژگی
• 4. مفاهیم پایه بردارها و فضاهای برداری در یادگیری ماشین
• 5. تکنیک‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از Azure OpenAI Embeddings
• 6. آشنایی با سرویس Cosmos DB به عنوان بستر ذخیره‌سازی داده‌های ابری
• 7. راهکارهای یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 8. طراحی مدل داده برای ذخیره و بازیابی بردارهای معنایی
• 9. مدیریت و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای برداری در مقیاس بالا
• 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه
• 11. معرفی قابلیت Vector Search در Azure Cosmos DB
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی متن برای تولید بردار
• 13. روش‌های افزایش دقت جستجوی معنایی با استفاده از داده‌های متنی
• 14. تکنیک‌های مدیریت حافظه و کاهش تاخیر در پردازش‌های ابری
• 15. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی مبتنی بر دانش (RAG)
• 16. مدیریت نشست‌ها و حافظه در سامانه‌های هوشمند
• 17. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
• 18. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در محیط‌های ابری
• 19. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در سامانه‌های هوشمند داده‌محور
• 20. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد سامانه‌های جستجوی معنایی
• 21. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش و ذخیره‌سازی در Azure
• 22. استفاده از فریم‌ورک‌های توسعه هوش مصنوعی در محیط دات‌نت
• 23. پیاده‌سازی قابلیت‌های چندزبانه در سامانه‌های جستجوی معنایی
• 24. تکنیک‌های ارزیابی دقت و کیفیت نتایج جستجو
• 25. خطایابی و رفع اشکالات رایج در مدل‌های برداری
• 26. پیاده‌سازی واسط‌های برنامه‌نویسی برای تعامل با سامانه هوشمند
• 27. روش‌های پیاده‌سازی و استقرار سامانه‌های ابری در محیط‌های سازمانی
• 28. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌های زبانی در سیستم‌های عملیاتی
• 29. تلفیق جستجوی معنایی با فیلترهای سنتی پایگاه داده
• 30. به‌کارگیری قابلیت‌های تحلیل داده‌های کلان در کنار هوش مصنوعی
• 31. بررسی چالش‌های انطباق داده‌ها با استانداردهای داخلی
• 32. طراحی گزارش‌سازهای هوشمند مبتنی بر تحلیل داده‌های ابری
• 33. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند در محیط عملیاتی
• 34. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در Cosmos DB
• 35. بهینه‌سازی ایندکس‌گذاری برای افزایش سرعت جستجو
• 36. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 37. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تحلیل و مصورسازی داده‌ها
• 38. بررسی الگوهای طراحی سامانه برای محیط‌های با ترافیک بالا
• 39. امن‌سازی تبادل داده‌ها در بستر شبکه و سرویس‌های ابری
• 40. ارائه راهکارهای توسعه پایدار در پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی