اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهکارهای نوین بازیابی اطلاعات و ارتقای دقت در مدلهای زبانی (RAG)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین بازیابی اطلاعات و ارتقای دقت در مدلهای زبانی (RAG)
موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده
موضوع میانی: مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و پردازش متن
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدلهای زبانی بزرگ
- 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در مدلهای زبانی
- 3. محدودیتهای مدلهای زبانی در دسترسی به دانش بهروز
- 4. مفهوم بازیابی اطلاعات ارتقا یافته با تولید یا RAG
- 5. مقایسه رویکردهای تنظیم دقیق و بازیابی اطلاعات در مدلهای زبانی
- 6. چرخه حیات پیادهسازی سیستمهای RAG
- 7. روشهای پیشپردازش و پاکسازی دادههای متنی برای مدلهای زبانی
- 8. تکنیکهای خرد کردن متن یا Chunking برای قطعهبندی اسناد
- 9. مبانی تعبیه متن یا Text Embeddings در فضای برداری
- 10. بررسی مدلهای پیشآموزشدیده برای تولید بردارهای معنایی
- 11. آشنایی با پایگاهدادههای برداری و نقش آنها در RAG
- 12. معرفی و مقایسه موتورهای جستجوی برداری متداول
- 13. روشهای جستجوی شباهت کسینوسی و فاصله اقلیدسی
- 14. الگوریتمهای جستجوی نزدیکترین همسایه تقریبی یا ANN
- 15. معماری سیستمهای بازیابی چندمرحلهای
- 16. ارتقای دقت بازیابی با تکنیکهای بازرتبهبندی یا Reranking
- 17. مدیریت حافظه و پنجره کانتکست در مدلهای زبانی
- 18. تکنیکهای مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت پاسخهای RAG
- 19. ارزیابی عملکرد سیستمهای بازیابی با معیارهای دقت و فراخوانی
- 20. روشهای اندازهگیری توهم یا Hallucination در مدلهای زبانی
- 21. استفاده از چارچوبهای متنباز برای توسعه سیستمهای RAG
- 22. یکپارچهسازی مدلهای زبانی با منابع دادههای سازمانی
- 23. امنیت دادهها و حریم خصوصی در پیادهسازی سیستمهای RAG
- 24. اصول رعایت حقوق مالکیت معنوی در آموزش مدلها با دادههای بیرونی
- 25. پیادهسازی پایپلاینهای ETL برای دادههای متنی غیرساختاریافته
- 26. مدیریت اسناد حجیم و ساختاریافته در سیستمهای پرسش و پاسخ
- 27. تکنیکهای بازیابی سلسلهمراتبی برای متون طولانی
- 28. روشهای بهینهسازی تأخیر در سیستمهای RAG بلادرنگ
- 29. استفاده از گرافهای دانش در کنار مدلهای زبانی برای بهبود استدلال
- 30. ترکیب بازیابی معنایی با جستجوی کلیدواژهای یا Hybrid Search
- 31. تکنیکهای فیلترینگ فراداده در جستجوی برداری
- 32. روشهای ارزیابی کیفی پاسخهای تولید شده توسط مدل
- 33. پیادهسازی سیستمهای RAG با قابلیت استناد به منابع
- 34. مدیریت خطا و استثنائات در جریانهای کاری بازیابی
- 35. تکنیکهای شخصیسازی خروجی مدل بر اساس پروفایل کاربر
- 36. مقیاسپذیری سیستمهای RAG در محیطهای عملیاتی
- 37. مانیتورینگ و مشاهدهپذیری در سیستمهای مبتنی بر LLM
- 38. بهینهسازی مصرف منابع سختافزاری در عملیات برداری
- 39. مطالعه موردی طراحی سیستم پاسخگوی هوشمند برای متون تخصصی فارسی
- 40. آینده مدلهای زبانی و نقش بازیابی اطلاعات در هوش مصنوعی مولد
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.