اکسپرس 24
کتاب پایگاه‌داده‌های برداری مقیاس‌پذیر برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته

کتاب پایگاه‌داده‌های برداری مقیاس‌پذیر برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته

تگ‌ها: NLP پایگاه داده برداری پایگاه داده پیشرفته پردازش زبان طبیعی تحلیل متن جستجوی معنایی داده‌های برداری مقیاس‌پذیری داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایگاه‌داده‌های برداری مقیاس‌پذیر برای پردازش زبان طبیعی پیشرفته

موضوع کلی: مدیریت داده و اطلاعات

موضوع میانی: پایگاه داده‌های پیشرفته و جستجوی معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های برداری
  • 2. بردارها و نمایش معنایی داده‌ها
  • 3. فضاهای برداری و متریک‌های فاصله
  • 4. جستجوی همسایگی نزدیک (ANN)
  • 5. الگوریتم‌های تقریبی جستجوی نزدیکترین همسایه
  • 6. شاخص‌گذاری برداری: درخت‌های KD و توپ‌های LSH
  • 7. شاخص‌گذاری برداری: گراف‌های همسایگی تقریب زده شده (Approximate Nearest Neighbor Graphs)
  • 8. مقایسه روش‌های شاخص‌گذاری برداری
  • 9. بهینه‌سازی جستجوی برداری برای مقیاس‌پذیری
  • 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های برداری مقیاس‌پذیر
  • 11. معماری‌های توزیع‌شده برای پایگاه‌داده‌های برداری
  • 12. هندلینگ داده‌های با ابعاد بالا
  • 13. فشرده‌سازی بردارها و کاهش ابعاد
  • 14. تکنیک‌های کوانتیزاسیون بردار
  • 15. تکنیک‌های هشینگ حساس به مکان (Locality Sensitive Hashing)
  • 16. پایگاه‌داده‌های برداری ابری
  • 17. مقایسه پایگاه‌داده‌های برداری محبوب (Pinecone, Weaviate, Milvus)
  • 18. بهینه‌سازی پرس‌وجو در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 19. استفاده از GPU برای جستجوی برداری
  • 20. جریان‌سازی و به‌روزرسانی داده‌ها در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 21. تطبیق داده‌ها برای جستجوی برداری
  • 22. پیش‌پردازش متن برای ایجاد بردارها
  • 23. مدل‌های جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 24. مدل‌های جاسازی جمله (Sentence Embeddings)
  • 25. استفاده از ترنسفورمرها برای ایجاد بردارها (BERT, Sentence-BERT)
  • 26. بردارسازی تصاویر و داده‌های چندرسانه‌ای
  • 27. جستجوی معنایی در متن
  • 28. بازیابی اطلاعات مبتنی بر بردار
  • 29. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 30. تولید خلاصه‌های معنایی
  • 31. تشخیص شباهت معنایی
  • 32. تحلیل احساسات با استفاده از بردارها
  • 33. خوشه‌بندی معنایی
  • 34. تشخیص ناهنجاری بر اساس بردارها
  • 35. توصیه‌گرها (Recommender Systems) مبتنی بر بردار
  • 36. تشخیص تقلب با استفاده از بردارها
  • 37. مدیریت داده‌های زمانی در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 38. جستجوی برداری در داده‌های سری زمانی
  • 39. پایگاه‌داده‌های برداری و گراف‌های دانش
  • 40. ادغام پایگاه‌داده‌های برداری با سایر سیستم‌ها
  • 41. امنیت در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 42. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 43. مانیتورینگ و عیب‌یابی پایگاه‌داده‌های برداری
  • 44. بهینه‌سازی هزینه در پایگاه‌داده‌های برداری ابری
  • 45. آینده پایگاه‌داده‌های برداری
  • 46. کاربردهای نوظهور پایگاه‌داده‌های برداری
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین متریک
  • 48. یادگیری متریک برای جستجوی نزدیکترین همسایه
  • 49. یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank) در جستجوی برداری
  • 50. روش‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی جستجوی برداری
  • 51. استفاده از شبکه‌های عصبی برای شاخص‌گذاری برداری
  • 52. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بردارها
  • 53. ارزیابی و مقایسه سیستم‌های جستجوی برداری
  • 54. معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures) برای جستجوی برداری
  • 55. پایگاه‌داده‌های برداری و پردازش زبان طبیعی در مقیاس بزرگ
  • 56. استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری در موتورهای جستجو
  • 57. پایگاه‌داده‌های برداری و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 58. پایگاه‌داده‌های برداری و علم داده
  • 59. چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری
  • 60. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 61. تکنیک‌های موازی‌سازی برای جستجوی برداری
  • 62. تأثیر انتخاب مدل جاسازی بر عملکرد جستجو
  • 63. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های ANN
  • 64. استراتژی‌های کشینگ (Caching) در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 65. تکنیک‌های کاهش حافظه در پایگاه‌داده‌های برداری
  • 66. پایگاه‌داده‌های برداری و حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ بر پایه بردار
  • 68. مطالعه موردی: توسعه یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر بردار
  • 69. مطالعه موردی: تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.