فلش‌کارت‌های آموزشی جستجوی معنایی و رتبه‌بندی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی معنایی و رتبه‌بندی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی جستجوی اطلاعات
• 2. روش‌های جمع‌آوری داده‌های متنی
• 3. پیش‌پردازش متن و پاکسازی داده‌ها
• 4. توکن‌سازی و نرمال‌سازی کلمات
• 5. بررسی فرکانس کلمات و تحلیل توزیع
• 6. مقدمه‌ای بر بردارسازی متن
• 7. مدل‌های برداری فضایی (Vector Space Models)
• 8. محاسبه شباهت بین اسناد
• 9. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها
• 10. تحلیل معنایی پنهان (Latent Semantic Analysis)
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 12. مدل‌های n-gram و کاربرد آن‌ها
• 13. شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی
• 14. کلمات تعبیری (Word Embeddings)
• 15. Word2Vec و کاربرد آن در جستجو
• 16. GloVe و مقایسه با Word2Vec
• 17. FastText و مزایای آن
• 18. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها
• 19. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 20. مدل‌های BERT و کاربرد آن‌ها در جستجو
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 22. ارزیابی مدل‌های جستجوی معنایی
• 23. معیارهای ارزیابی دقت و صحت نتایج
• 24. مقدمه‌ای بر رتبه‌بندی اطلاعات
• 25. الگوریتم‌های رتبه‌بندی مبتنی بر شباهت
• 26. روش‌های رتبه‌بندی با استفاده از یادگیری ماشین
• 27. رتبه‌بندی شخصی‌سازی‌شده
• 28. بهینه‌سازی رتبه‌بندی برای تجربه کاربری
• 29. مقدمه‌ای بر موتورهای جستجوی معنایی
• 30. معماری یک موتور جستجوی معنایی
• 31. پیاده‌سازی یک موتور جستجوی ساده
• 32. تکنیک‌های بهبود کارایی موتور جستجو
• 33. جستجوی تصویر و ویدیو بر اساس معنا
• 34. استخراج ویژگی از تصاویر و ویدیوها
• 35. جستجوی صوتی و تبدیل گفتار به متن
• 36. تحلیل احساسات و کاربرد آن در جستجو
• 37. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 38. خلاصه‌سازی متن و ارائه نتایج مختصر
• 39. پرسش و پاسخ خودکار (Question Answering)
• 40. مدل‌های تولید متن و کاربرد آن‌ها
• 41. تکنیک‌های مقابله با ابهام در جستجو
• 42. اصلاح پرسش (Query Reformulation)
• 43. توسعه پرسش (Query Expansion)
• 44. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی
• 45. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و استخراج دانش