کتاب صوتی راهنمای جامع و کاربردی پایگاه‌های داده برداری برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع و کاربردی پایگاه‌های داده برداری برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های حجیم

موضوع میانی: پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای پایگاه‌های داده برداری
• 2. تفاوت داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در هوش مصنوعی
• 3. مفهوم فضای برداری و بازنمایی داده‌ها
• 4. درک ریاضیات پایه برای درک تعبیه برداری
• 5. تکنیک‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از مدل‌های زبانی
• 6. آشنایی با مفهوم شباهت کسینوسی و فاصله اقلیدسی
• 7. نقش بردارهای ویژگی در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 8. معرفی پایگاه‌های داده برداری و ضرورت استفاده از آن‌ها
• 9. مقایسه پایگاه‌های داده سنتی و پایگاه‌های داده برداری
• 10. نحوه عملکرد ایندکس‌گذاری در داده‌های حجیم
• 11. الگوریتم‌های جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه
• 12. بررسی ساختار داده‌های HNSW در پایگاه‌های داده برداری
• 13. آشنایی با الگوریتم‌های درختی در جستجوی شباهت
• 14. تکنیک‌های فشرده‌سازی بردار برای بهینه‌سازی حافظه
• 15. معرفی ابزارهای متن‌باز پایگاه داده برداری
• 16. راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با پایگاه‌های داده برداری
• 17. اتصال مدل‌های یادگیری عمیق به پایگاه داده برداری
• 18. ذخیره‌سازی و بازیابی بردارها با استفاده از پایتون
• 19. پیاده‌سازی سیستم جستجوی معنایی متن
• 20. روش‌های ارزیابی دقت در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 21. مفهوم بازیابی تقویت‌شده با تولید در معماری هوش مصنوعی
• 22. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پرس‌وجوها در مقیاس بالا
• 23. تکنیک‌های دسته‌بندی و خوشه‌بندی بردارها
• 24. امنیت و حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 25. یکپارچه‌سازی پایگاه‌های داده برداری با چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی
• 26. مدیریت چرخه‌حیات داده‌های برداری در پروژه‌های سازمانی
• 27. استراتژی‌های به‌روزرسانی و حذف بردارها در پایگاه داده
• 28. تحلیل کارایی و گلوگاه‌های سیستم‌های بازیابی برداری
• 29. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ بر مبنای دانش محلی
• 30. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای بهبود کیفیت تعبیه برداری
• 31. بررسی کاربردهای پایگاه داده برداری در سیستم‌های توصیه گر
• 32. مقیاس‌پذیری افقی در پایگاه‌های داده برداری توزیع‌شده
• 33. روش‌های پایش و مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده برداری
• 34. حل مسائل متداول در پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی برداری
• 35. اصول طراحی معماری سیستم‌های هوش مصنوعی با پایگاه داده برداری
• 36. آینده پایگاه‌های داده برداری در اکوسیستم هوش مصنوعی ایران
• 37. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک موتور جستجوی معنایی محلی