دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از جستجوی برداری و کلمات کلیدی در کسب‌وکارهای دیجیتال همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از جستجوی برداری و کلمات کلیدی در کسب‌وکارهای دیجیتال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: سامانه‌های بازیابی اطلاعات و جستجوی معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بازیابی اطلاعات و نقش آن در بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در جستجوی کلمات کلیدی و روش‌های کلاسیک
• 3. ساختار داده‌ها و نمایه‌سازی معکوس در سیستم‌های جستجو
• 4. الگوریتم‌های رتبه‌بندی و تابع امتیازدهی در موتورهای جستجو
• 5. محدودیت‌های جستجوی مبتنی بر کلمه کلیدی در درک معنایی
• 6. مفهوم فضای برداری و بازنمایی متنی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. تولید تعبیه کلمات و جملات با استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 8. معرفی مدل‌های رمزگذار و تبدیل متن به بردار ویژگی
• 9. مبانی ریاضیاتی فاصله کسینوسی و فاصله اقلیدسی در جستجوی شباهت
• 10. ساختارهای داده برای جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی
• 11. الگوریتم‌های پیمایش گراف در پایگاه‌داده‌های برداری
• 12. روش‌های فشرده‌سازی بردارها برای بهینه‌سازی حافظه و سرعت
• 13. آشنایی با پایگاه‌داده‌های برداری و نقش آن‌ها در معماری هوش مصنوعی
• 14. معماری بازیابی تقویت‌شده با تولید در مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. مراحل پیش‌پردازش متون و خرد کردن اسناد برای بازیابی بهینه
• 16. استراتژی‌های تعیین طول قطعات متنی و هم‌پوشانی در سیستم‌های RAG
• 17. تجزیه و تحلیل تاثیر کیفیت تعبیه بر دقت پاسخ‌های مدل زبانی
• 18. روش‌های ترکیب جستجوی معنایی و جستجوی کلمات کلیدی
• 19. الگوریتم رتبه‌بندی مجدد نتایج برای افزایش دقت بازیابی
• 20. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای کاربر جهت انطباق با فضای برداری
• 21. مدیریت حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در سیستم‌های مبتنی بر دانش خارجی
• 22. ارزیابی عملکرد سیستم‌های بازیابی با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 23. روش‌های اعتبارسنجی خروجی مدل‌های زبانی با استفاده از منابع مستند
• 24. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی سامانه‌های جستجوی برداری بزرگ
• 25. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در ذخیره‌سازی بردارهای متنی
• 26. به‌کارگیری فیلترهای فراداده در کنار جستجوی برداری
• 27. راهکارهای کاهش توهم در مدل‌های زبانی با استفاده از بازیابی دقیق
• 28. استفاده از بازخورد کاربر برای بهبود مستمر سیستم‌های جستجوی معنایی
• 29. پیاده‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری در محیط‌های عملیاتی و ابری
• 30. تکنیک‌های پایش و نگهداری سامانه‌های هوشمند بازیابی اطلاعات
• 31. بررسی موردی کاربرد جستجوی معنایی در سامانه‌های پاسخگویی به مشتری
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در فرایند استخراج و ذخیره بردارها
• 33. نقش مدل‌های رتبه‌بندی عصبی در بهبود نتایج جستجو
• 34. یکپارچه‌سازی جستجوی معنایی با زیرساخت‌های نرم‌افزاری موجود
• 35. آینده سیستم‌های بازیابی و تاثیر آن بر دقت مدل‌های زبانی بومی