کتاب صوتی پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی معنایی و بازیابی هوشمند با زبان برنامه‌نویسی Rust

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی معنایی و بازیابی هوشمند با زبان برنامه‌نویسی Rust

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی
• 2. معرفی زبان برنامه‌نویسی Rust برای پردازش متن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Rust برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. ساختار داده‌ها و مدیریت حافظه در Rust برای پردازش رشته‌ها
• 5. پیش‌پردازش متون و نرمال‌سازی داده‌های ورودی
• 6. روش‌های توکن‌بندی متون فارسی و انگلیسی
• 7. حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی کلمات
• 8. پیاده‌سازی مدل کیسه کلمات Bag of Words
• 9. محاسبه فراوانی کلمات و امتیازدهی TF-IDF
• 10. آشنایی با مفهوم بردارسازی متون و فضای برداری
• 11. مبانی ریاضی جبر خطی برای نمایش برداری متن
• 12. استفاده از کتابخانه‌های Rust برای عملیات ماتریسی
• 13. معرفی مدل‌های تعبیه کلمه Word Embeddings
• 14. کاربرد Word2Vec در بازنمایی معنایی عبارات
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های تعبیه متن با استفاده از Rust
• 16. مفهوم شباهت کسینوسی و فاصله‌های اقلیدسی در جستجو
• 17. بهینه‌سازی محاسبات برداری در زبان Rust
• 18. مقدمه‌ای بر معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات RAG
• 19. روش‌های تکه‌بندی متون برای سیستم‌های بازیابی
• 20. مدیریت حافظه در پردازش حجم بالای داده‌های متنی
• 21. معرفی پایگاه داده‌های برداری Vector Databases
• 22. اتصال Rust به پایگاه داده‌های برداری
• 23. پیاده‌سازی الگوریتم جستجوی نزدیک‌ترین همسایه K-NN
• 24. بهینه‌سازی جستجو با الگوریتم‌های HNSW
• 25. ارزیابی دقت و فراخوانی در سیستم‌های بازیابی
• 26. استفاده از مدل‌های زبانی محلی در بستر Rust
• 27. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 28. تکنیک‌های افزایش سرعت در جستجوی معنایی
• 29. پیاده‌سازی یک موتور جستجوی معنایی ساده با Rust
• 30. مدیریت خطاها و پایداری در سیستم‌های پردازش زبان
• 31. پردازش موازی و چندنخی در Rust برای تحلیل متون
• 32. ذخیره‌سازی و بازیابی شاخص‌های معنایی
• 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای نمایش بصری داده‌ها
• 34. مصورسازی فضای برداری کلمات و جملات
• 35. امنیت و بهینه‌سازی در پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
• 36. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه ابزارهای هوش مصنوعی
• 37. توسعه رابط برنامه‌نویسی برای سرویس جستجوی معنایی
• 38. مستندسازی و استقرار سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک موتور جستجوی هوشمند متنی