کتاب صوتی پیاده‌سازی هوشمند بازیابی اطلاعات (RAG) برای کاربردهای سازمانی و تخصصی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی هوشمند بازیابی اطلاعات (RAG) برای کاربردهای سازمانی و تخصصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 5. مفاهیم کلیدی بازیابی اطلاعات (IR)
• 6. فهرست‌سازی و نمایه‌سازی اسناد
• 7. روش‌های مختلف بازیابی اطلاعات
• 8. ارزیابی عملکرد سیستم‌های بازیابی
• 9. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش
• 10. مفهوم احیا (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
• 11. اجزای اصلی پایپ‌لاین RAG
• 12. انتخاب مدل زبانی بزرگ مناسب
• 13. تنظیم دقیق مدل زبانی برای وظایف خاص
• 14. بهینه‌سازی مرحله احیا
• 15. تکنیک‌های پیشرفته نمایه سازی
• 16. فهرست‌سازی مبتنی بر دانش
• 17. فهرست‌سازی معنایی
• 18. روش‌های کوئری‌نویسی (Query Rewriting)
• 19. بهبود کوئری با استفاده از مدل‌های زبانی
• 20. تکنیک‌های رتبه‌بندی اسناد
• 21. رتبه‌بندی مبتنی بر دانش
• 22. رتبه‌بندی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. بهینه‌سازی مرحله تولید (Generation)
• 24. تنظیم دقیق مدل زبانی برای وظیفه تولید
• 25. کنترل طول و سبک خروجی
• 26. تولید پاسخ‌های مختصر و مفید
• 27. تولید پاسخ‌های جامع و دقیق
• 28. مدیریت توهمات (Hallucinations) در مدل‌های زبانی
• 29. شناسایی و کاهش توهمات
• 30. روش‌های اعتبارسنجی پاسخ‌ها
• 31. ارزیابی جامع پایپ‌لاین RAG
• 32. معیارهای ارزیابی برای مرحله احیا
• 33. معیارهای ارزیابی برای مرحله تولید
• 34. معیارهای ارزیابی کلی پایپ‌لاین
• 35. ملاحظات پیاده‌سازی در کاربردهای سازمانی
• 36. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 37. مدیریت دسترسی به اطلاعات
• 38. انطباق با مقررات و استانداردها
• 39. استقرار پایپ‌لاین RAG در محیط عملیاتی
• 40. نظارت و نگهداری سیستم
• 41. به‌روزرسانی مدل‌ها و داده‌ها
• 42. مدیریت چرخه عمر پایپ‌لاین RAG
• 43. کاربردهای تخصصی RAG در صنعت
• 44. RAG برای پشتیبانی مشتری
• 45. RAG برای تحلیل اسناد حقوقی
• 46. RAG برای تحقیقات پزشکی
• 47. RAG برای تحلیل داده‌های مالی
• 48. RAG برای آموزش و یادگیری
• 49. RAG در حوزه پژوهش و توسعه
• 50. RAG برای سیستم‌های خبره
• 51. RAG برای تولید محتوای تخصصی
• 52. RAG برای خلاصه سازی متون علمی
• 53. RAG برای پاسخگویی به سوالات تخصصی
• 54. RAG برای تحلیل بازخورد کاربران
• 55. RAG در سیستم‌های مدیریت دانش
• 56. RAG برای استخراج اطلاعات از اسناد
• 57. RAG برای بازیابی اطلاعات در پایگاه‌های داده
• 58. RAG برای هوشمندسازی جستجو سازمانی
• 59. RAG برای تولید خودکار گزارش‌ها
• 60. RAG برای کمک به تصمیم‌گیری
• 61. RAG برای تحلیل روندهای بازار
• 62. RAG برای پیش‌بینی رفتار مشتری
• 63. RAG برای شناسایی ریسک‌های امنیتی
• 64. RAG برای مدیریت منابع انسانی
• 65. RAG برای آموزش کارکنان
• 66. RAG برای انطباق با قوانین و مقررات
• 67. RAG برای بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار
• 68. RAG برای مدیریت پروژه‌ها
• 69. RAG برای توسعه نرم‌افزار
• 70. RAG برای پشتیبانی از مهندسان
• 71. RAG برای تحلیل داده‌های علمی
• 72. RAG برای کشف دانش جدید
• 73. RAG برای حل مسائل پیچیده
• 74. RAG برای شبیه‌سازی سناریوها
• 75. RAG برای آموزش مدل‌های دیگر
• 76. RAG برای تولید داده‌های مصنوعی
• 77. RAG برای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 78. RAG برای فهم عمیق زبان
• 79. RAG برای پردازش زبان طبیعی در ایران
• 80. RAG برای کاربردهای فارسی
• 81. فرهنگ لغت و واژگان تخصصی فارسی
• 82. پردازش معنایی در زبان فارسی
• 83. تولید متن فارسی با مدل‌های زبانی
• 84. بازیابی اطلاعات متون فارسی
• 85. ارزیابی مدل‌های فارسی
• 86. ملاحظات فرهنگی در RAG فارسی
• 87. استفاده از منابع داده داخلی
• 88. امنیت و حریم خصوصی در ایران
• 89. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 90. استانداردهای فنی در ایران
• 91. ظرفیت‌های بومی در هوش مصنوعی
• 92. مطالعات موردی RAG در ایران
• 93. چالش‌های پیاده‌سازی RAG در ایران
• 94. فرصت‌های توسعه RAG در ایران
• 95. آینده RAG در کاربردهای سازمانی و تخصصی
• 96. روندهای پژوهشی در RAG
• 97. نوآوری‌های جدید در پایپ‌لاین‌های RAG
• 98. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود دقت RAG
• 99. مقیاس‌پذیری پایپ‌لاین‌های RAG
• 100. کارایی و بهینه‌سازی منابع در RAG