اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول و کاربردهای پایگاه‌داده‌های برداری در مدیریت داده‌های حجیم (Vector Databases)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و کاربردهای پایگاه‌داده‌های برداری در مدیریت داده‌های حجیم (Vector Databases)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پایگاه‌های داده مدرن و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری در عصر داده‌های حجیم
• 2. تفاوت مدل‌های داده‌ای سنتی و پایگاه‌داده‌های برداری
• 3. آشنایی با مفهوم فضای برداری و ابعاد داده‌ها
• 4. تولید تعبیه یا Embedding برای داده‌های متنی و تصویری
• 5. نقش مدل‌های یادگیری عمیق در تبدیل داده‌های غیرساختارمند به بردار
• 6. بررسی شباهت کسینوسی و فاصله اقلیدسی در جستجوی برداری
• 7. معرفی الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی ANN
• 8. مفهوم نمایه سازی یا Indexing در فضای برداری
• 9. ساختار داده‌های HNSW و کاربرد آن در جستجوی سریع
• 10. الگوریتم‌های مبتنی بر خوشه‌بندی مانند IVF
• 11. فشرده‌سازی بردارها و تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای بهینه‌سازی حافظه
• 12. معماری کلی یک پایگاه‌داده برداری مدرن
• 13. نحوه ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در سیستم‌های برداری
• 14. مدیریت بردارهای با ابعاد بالا و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 15. یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری با مدل‌های زبانی بزرگ LLM
• 16. مفهوم بازیابی تقویت‌شده با دانش RAG و نقش پایگاه داده برداری
• 17. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای بهبود کیفیت بردارهای خروجی
• 18. استراتژی‌های به‌روزرسانی و حذف داده‌ها در پایگاه‌داده‌های برداری
• 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای چندمُدال در پایگاه‌داده‌های برداری
• 20. تامین امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های ذخیره‌سازی برداری
• 21. پیاده‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری با استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 22. بررسی عملکرد و بنچمارک‌گیری از پایگاه‌داده‌های برداری
• 23. مدیریت تراکنش‌ها و پایداری داده‌ها در پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده برداری
• 24. کاربردهای جستجوی معنایی در سامانه‌های جستجوی سازمانی
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند با استفاده از بردارهای ویژگی
• 26. نقش پایگاه‌داده‌های برداری در تحلیل تصاویر و داده‌های چندرسانه‌ای
• 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت پردازش
• 28. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در پردازش بردارهای حجیم
• 29. پشتیبانی از جستجوی ترکیبی برداری و متنی Hybrid Search
• 30. استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری در تحلیل کلان‌داده‌ها
• 31. مقایسه عملکرد پایگاه‌داده‌های برداری اختصاصی در برابر افزونه‌های برداری
• 32. مانیتورینگ و عیب‌یابی در خوشه‌های پایگاه‌داده برداری
• 33. اصول طراحی پایگاه‌داده‌های برداری برای کاربردهای صنعتی
• 34. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری و پایگاه‌داده‌های برداری
• 35. آینده پایگاه‌داده‌های برداری در توسعه هوش مصنوعی بومی
• 36. ارائه پروژه‌های عملی در مدیریت داده‌های حجیم با رویکرد برداری