×
ribbon
مکتب خونه هوش مصنوعیمفاهیم هوش مصنوعیماشین لرنینگ

آموزش جامع FAISS: طراحی و پیاده‌سازی موتورهای جستجوی برداری (Vector Search)

مدرس:

محمد اکبری

در دنیای مدرن هوش مصنوعی، جستجوی سریع و بهینه در میان میلیون ها داده ی برداری (Vector Embeddings)... بیشتر
جدید
5 (3)
1 دیدگاه
16دانشجو
1:53ساعت
سرفصل‌ها
مقدماتی تا پیشرفته سطح دوره
بروزرسانیمرداد ۱۴۰۵

اشتراک مکتب‌پلاس

خرید اشتراک

با خرید اشتراک مکتب‌پلاس، علاوه بر این دوره، به بیش از ۴،۰۰۰ دوره دیگر دسترسی خواهید داشت.

دسترسی به تمام دوره‌هابیش از ۴،۰۰۰ دوره
محتوای دوره
سرفصل‌ها
پیش‌نیاز‌ها
توضیحات دوره
دیدگاه کاربران
درباره مدرس

آنچه در این دوره می‌آموزید

درک ساختار الگوریتم‌های جستجوی تقریبی (ANN) و تحلیل پیچیدگی زمانی آن‌ها

پیاده‌سازی عملی ایندکس‌های مبتنی بر گراف (HNSW) و مدیریت پارامترهای کلیدی مانند efSearch

استقرار و شتاب‌دهی محاسبات برداری بر روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU) جهت کاهش زمان جستجو

طراحی معماری یک سیستم جستجو برای یک میلیون بردار با رعایت محدودیت‌های سخت حافظه و تأخیر

این دوره شامل:

2 ساعت ویدئو

دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره

سرفصل‌های دوره

5 فصل16 جلسه2 ساعت ویدیو
پایه‌های نظری و ریاضیاتی
  فلسفه فضای برداری
08:09
  طلسم ابعاد و بن‌بست دیتابیس‌های سنتی
06:08
  زایشگاه بردارها و جادوی معنا
04:49
ساخت پایه و درک محدودیت‌ها (تئوری + کدنویسی)
جادوی فشرده‌سازی و مدیریت حافظه
پیشرفته‌ترین معماری‌ها و ورود به دنیای واقعی
هنر تعامل و محصول نهایی

پیش‌نیاز‌ها

توضیحات دوره

در دنیای مدرن هوش مصنوعی، جستجوی سریع و بهینه در میان میلیون‌ها داده‌ی برداری (Vector Embeddings) یکی از چالش‌های اساسی مهندسان نرم‌افزار و متخصصان داده است. این دوره آموزشی به صورت جامع و پروژه-محور، شما را با معماری و پیاده‌سازی کتابخانه قدرتمند FAISS آشنا می‌کند.

روش تدریس در این دوره بر مبنای درک عمیق مفاهیم پایه تا طراحی سیستم‌های پیشرفته بنا شده است؛ از تحلیل الگوریتم‌های پایه‌ای مانند K−Means تا بررسی ساختارهای پیچیده‌تری همچون گراف‌های HNSW و تکنیک‌های فشرده‌سازی IVF−PQ. دانشجویان در طول این دوره، مهارت‌های کلیدی مدیریت حافظه، کاهش ابعاد داده‌ها و استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU) برای پردازش‌های سنگین را می‌آموزند.

مزیت اصلی این دوره، تمرکز بر سناریوهای واقعی و محدودیت‌های صنعتی است؛ به طوری که در پایان، دانشجو قادر خواهد بود یک سیستم جستجوی برداری با مقیاس‌پذیری بالا، تأخیر پایین (Low Latency) و مصرف بهینه حافظه طراحی و پیاده‌سازی کند.

دیدگاه کاربران

5

بر اساس امتیاز 3 دانشجو

1
2
3
4
5

دانشجوی دوره

1 روز پیش

5

دوره بسیار مفیدی بود مباحث مربوط به جستجوی برداری و FAISS خیلی شفاف و روان توضیح داده شده و برای کسانی که می‌خواهند وارد دنیای هوش مصنوعی و بازیابی اطلاعات بشن، یک شروع خوبه

محمد اکبریکارشناس مهندسی نرم افزار
1دوره
16دانشجو
3نظر و امتیاز

با بیش از ۷ سال تجربه حرفه‌ای در توسعه زیرساخت‌های بک‌اند (Backend Development)، محمد اکبری یکی از مهندسان خوش‌فکر و عمل‌گرا در حوزه مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های یکپارچه هوش مصنوعی (AI Systems) است. او با پس‌زمینه مهندسی نرم‌افزار و تحصیلات پیشرفته در مقطع کارشناسی ارشد هوش مصنوعی، مسیر توسعه فردی خود را بر یادگیری سریع (Rapid Learning) و مهندسی کاربردی بنا نهاده است.

محمد اکبری با تلفیق دانش معماری نرم‌افزار و درک عمیق از ریاضیات و مفاهیم هوش مصنوعی، به دانش‌پذیران کمک می‌کند تا مفاهیم پیچیده‌ای مانند پایگاه‌داده‌های برداری (Vector DBs) و تکنولوژی‌های نوظهور را به شکلی ملموس و پروژه‌محور بیاموزند. سبک تدریس او به دلیل لحن دوستانه، کنجکاوی در جزئیات فنی و تأکید بر «روحیه تمام‌کنندگی» و یکپارچه‌سازی سیستم‌ها، همواره برای توسعه‌دهندگان جذاب و الهام‌بخش بوده است.

از جمله سوابق حرفه‌ای و دستاوردهای ایشان می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

طراحی و تدوین دوره‌های آموزشی تخصصی و پیشرفته هوش مصنوعی (از جمله کتابخانه FAISS) با رویکرد ورود به بازار کار.
توسعه و معماری سیستم‌های هوشمند ترکیبی (Hybrid Agentic Systems) برای تحلیل داده و خودکارسازی فرآیندها.
تسلط عمیق بر معماری داده و ترکیب زبان‌هایی نظیر Golang و Python در تولید محصولات مقیاس‌پذیر.
با نگاهی متفاوت به چالش‌های مسیر یادگیری و تمرکز بر نیازهای واقعی بازار، محمد اکبری دوره‌های آموزشی خود را به بستری برای خلق ارزش، رشد مستمر و تربیت مهندسان سطح بالا تبدیل کرده است.

مهارت‌هایی که می‌آموزید

آموزش علم داده
آموزش ماشین لرنینگ
آموزش کتابخانه های پایتون
آموزش LLM
آموزش مفاهیم هوش مصنوعی
آموزش هوش مصنوعی