کتاب صوتی آموزش جامع پیاده‌سازی جستجوی برداری و هوش مصنوعی در پایگاه‌داده‌های مدرن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی جستجوی برداری و هوش مصنوعی در پایگاه‌داده‌های مدرن

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: سامانه‌های مدیریت پایگاه‌داده و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایگاه‌داده‌های مدرن و نقش داده‌های غیرساختاریافته
• 2. مفاهیم پایه بردارها و فضاهای برداری در یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با مدل‌های تعبیه یا Embedding و تبدیل متن به بردار
• 4. معماری سیستم‌های جستجوی برداری و تفاوت آن با جستجوی متنی
• 5. نقش پایگاه‌داده‌های ابری در مدیریت داده‌های هوش مصنوعی
• 6. نصب و راه‌اندازی اولیه کلاستر در اطلس
• 7. مدیریت دسترسی و امنیت در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 8. ساختار داده‌های برداری در پایگاه‌داده‌های مدرن
• 9. روش‌های تولید و ذخیره‌سازی Embeddingها
• 10. آشنایی با الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی
• 11. مقایسه شاخص‌گذاری در جستجوی برداری و جستجوی سنتی
• 12. پیاده‌سازی نخستین ایندکس برداری در محیط توسعه
• 13. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز برای استخراج ویژگی‌های داده
• 14. مدیریت ابعاد بردارها و بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی
• 15. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت بازیابی
• 16. جستجوی شباهت کسینوسی در پایگاه‌داده
• 17. جستجوی شباهت اقلیدسی و کاربردهای آن
• 18. ارزیابی دقت و فراخوانی در سیستم‌های جستجوی برداری
• 19. طراحی واسط برنامه‌نویسی برای پرس‌وجوهای برداری
• 20. اتصال زبان‌های برنامه‌نویسی به پایگاه‌داده‌های برداری
• 21. پیاده‌سازی جستجوی معنایی در متون فارسی
• 22. مدیریت فیلترهای ترکیبی در کنار جستجوی برداری
• 23. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده با استفاده از فیلترهای پیش‌پردازش
• 24. استفاده از متاداده‌ها برای محدود کردن فضای جستجو
• 25. پایش عملکرد و تحلیل تاخیر در سیستم‌های توزیع‌شده
• 26. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در مدیریت داده‌های حجیم
• 27. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌های برداری
• 28. یکپارچه‌سازی جستجوی برداری با مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش داخلی
• 30. پیاده‌سازی معماری بازیابی تقویت‌شده با تولید یا RAG
• 31. مدیریت حافظه در عملیات برداری سنگین
• 32. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم ایندکس‌ها
• 33. بررسی خطاهای رایج در پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی برداری
• 34. امنیت داده‌ها در تبادل با سرویس‌های هوش مصنوعی
• 35. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تحلیل رفتار کاربران
• 36. به‌روزرسانی لحظه‌ای ایندکس‌های برداری با ورود داده‌های جدید
• 37. چالش‌های همگام‌سازی در پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده
• 38. تکنیک‌های مدیریت ظرفیت در محیط‌های ابری
• 39. طراحی سیستم‌های جستجوی چندرسانه‌ای مبتنی بر بردار
• 40. بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های مقیاس بزرگ
• 41. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 42. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل‌های جستجو
• 43. بررسی موردی سیستم‌های جستجوی کالا و خدمات
• 44. پیاده‌سازی جستجوی معنایی برای مستندات فنی
• 45. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل‌های برداری
• 46. کاربرد جستجوی برداری در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 47. استفاده از تحلیل‌گرهای متن برای بهبود کیفیت Embedding
• 48. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. تکنیک‌های پیشرفته در بازیابی اطلاعات با دقت بالا
• 50. پروژه نهایی: طراحی یک موتور جستجوی معنایی بومی