دوره مبانی پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: پایگاه‌های داده و مدیریت اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری
• 2. مفاهیم اولیه بردارها در علوم کامپیوتر
• 3. اهمیت داده‌های برداری در عصر حاضر
• 4. کاربردهای پایگاه‌های داده برداری
• 5. تفاوت پایگاه‌های داده سنتی و برداری
• 6. معماری پایگاه‌های داده برداری
• 7. ذخیره‌سازی داده‌های برداری
• 8. نمایه‌سازی داده‌های برداری
• 9. الگوریتم‌های جستجوی شباهت
• 10. جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 11. شاخص‌های جستجوی برداری
• 12. پایگاه‌های داده برداری متن‌باز
• 13. پایگاه‌های داده برداری تجاری
• 14. معیارهای انتخاب پایگاه داده برداری
• 15. نصب و راه‌اندازی پایگاه داده برداری
• 16. اتصال به پایگاه داده برداری
• 17. مفاهیم اصلی در پایگاه داده برداری
• 18. ایجاد مجموعه داده (Collection)
• 19. افزودن داده‌های برداری
• 20. جستجو بر اساس شباهت
• 21. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 22. مقایسه شباهت بردارها
• 23. متریک‌های فاصله (Distance Metrics)
• 24. فاصله اقلیدسی
• 25. شباهت کسینوسی
• 26. فاصله منهتن
• 27. کاربرد شباهت کسینوسی در متن
• 28. کاربرد فاصله اقلیدسی در تصاویر
• 29. توازن بین دقت و سرعت در جستجو
• 30. ایندکس‌گذاری در پایگاه‌های داده برداری
• 31. انواع ساختارهای داده برای ایندکس‌گذاری
• 32. قوانین HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds)
• 33. قوانین IVF (Inverted File Index)
• 34. قوانین PQ (Product Quantization)
• 35. بهینه‌سازی پارامترهای ایندکس
• 36. مدیریت داده‌ها در پایگاه داده برداری
• 37. به‌روزرسانی داده‌های برداری
• 38. حذف داده‌های برداری
• 39. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 40. مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده برداری
• 41. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 42. نکات امنیتی در پایگاه‌های داده برداری
• 43. احراز هویت و مجوز دسترسی
• 44. رمزنگاری داده‌ها
• 45. مانیتورینگ و پایش عملکرد
• 46. عیب‌یابی در پایگاه‌های داده برداری
• 47. کدهای خطا و راهنمای رفع آن‌ها
• 48. مدیریت منابع (CPU, RAM, Disk)
• 49. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 50. جستجوی معنایی اسناد
• 51. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 52. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 53. تولید متن با استفاده از LLMs
• 54. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در بینایی ماشین
• 55. تشخیص اشیاء
• 56. طبقه‌بندی تصاویر
• 57. جستجوی تصاویر مشابه
• 58. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. توصیه محصولات
• 60. توصیه محتوا
• 61. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در داده‌های بیولوژیکی
• 62. جستجوی شباهت مولکولی
• 63. تحلیل ژنومیک
• 64. کاربرد پایگاه‌های داده برداری در داده‌های صوتی
• 65. شناسایی صدا
• 66. جستجوی موسیقی
• 67. مبانی Embedding ها
• 68. تولید Embedding با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
• 69. مدل‌های Embeddings متنی
• 70. مدل‌های Embeddings تصویری
• 71. مدل‌های Embeddings چندرسانه‌ای
• 72. نحوه انتخاب مدل Embedding مناسب
• 73. ارزیابی کیفیت Embedding ها
• 74. تنظیم و بهینه‌سازی Embedding ها
• 75. مباحث پیشرفته در پایگاه‌های داده برداری
• 76. جستجوی برداری در داده‌های زمان‌مند
• 77. جستجوی برداری در داده‌های گراف
• 78. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 79. استفاده از API های پایگاه داده برداری
• 80. توسعه برنامه‌های کاربردی با پایگاه داده برداری
• 81. پایگاه‌های داده برداری توزیع شده
• 82. چالش‌های استفاده از پایگاه‌های داده برداری
• 83. آینده پایگاه‌های داده برداری
• 84. ملاحظات فقهی در حوزه داده و اطلاعات
• 85. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 86. مالکیت معنوی داده‌ها
• 87. استفاده اخلاقی از داده‌ها
• 88. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 89. کاربرد فناوری اطلاعات در نظام اداری
• 90. امنیت اطلاعات در سیستم‌های دولتی
• 91. استانداردهای داده در ایران
• 92. مبانی حقوقی مالکیت فکری در فضای دیجیتال
• 93. قوانین جرائم رایانه‌ای در ایران
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت اطلاعات
• 95. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 96. مباحث حقوقی مرتبط با رمزارزها
• 97. چارچوب قانونی بانکداری الکترونیک در ایران
• 98. اهمیت داده‌های پاک و معتبر
• 99. مدیریت دانش در سازمان‌ها
• 100. فناوری بلاکچین و کاربردهای آن