Coursera – Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide Specialization 2026-4

دوره Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide Specialization. این دوره آموزشی به بررسی نحوه طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و سیستم‌های RAG برای استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازد. این برنامه تخصصی جهت ایجاد مهارت‌های عملی و آماده برای محیط تولید در زمینه پایگاه‌های داده برداری و سیستم‌های تولید افزوده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation یا RAG) برای مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این آموزش با نحوه تبدیل داده‌های خام به بازنمایی‌های برداری آشنا شده و بر پلتفرم‌های Chroma و Weaviate تسلط پیدا می‌کنند. این دوره مفاهیم آکادمیک و دانشگاهی را به چالش‌های واقعی دنیای فناوری، حوزه مالی و سلامت متصل می‌کند و فراگیران را برای موقعیت‌های شغلی مختلف مانند مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer)، متخصص زیرساخت هوش مصنوعی (AI Infrastructure Specialist) و دانشمند داده (Data Scientist) آماده می‌سازد. در طول این دوره، روش‌های پیاده‌سازی خطوط لوله استخراج بردار برای داده‌های متنی و چندرسانه‌ای (Multimodal) آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، نحوه طراحی معماری پایگاه داده برداری مقیاس‌پذیر، ساخت سیستم‌های جستجوی معنایی و ایمن‌سازی و پایش زیرساخت‌های جستجوی برداری بررسی می‌گردد. این برنامه دارای سه پروژه سبد سهام (Portfolio) کاربردی است که شامل ساخت خط لوله استخراج بردار، پایگاه دانش مبتنی بر Chroma و خط لوله تولیدی RAG با قابلیت‌های ثبت وقایع (Logging)، کش‌سازی (Caching)، پایش (Monitoring) و استراتژی‌های مهاجرت داده است.

آنچه فرا خواهید گرفت

• پایگاه دانش Chroma: ساخت سیستم جستجوی معنایی با استفاده از جاسازی اسناد (Document Embedding)، مدیریت متاداده و تولید افزوده با بازیابی (RAG).
• موتور جستجوی چندرسانه‌ای: توسعه پلتفرم Weaviate با ترکیب بردارسازی متن و تصویر همراه با جستجوی ترکیبی (Hybrid Search) و طرح‌های سازمانی.
• خط لوله RAG تولیدی: ایجاد سیستم RAG آماده برای محیط تولید با الگوهای پیشرفته، استقرار امن و استراتژی‌های انتقال.
• خط لوله استخراج بردار سراسری: استخراج بردارها، پر کردن پایگاه برداری و ارزیابی عملکرد جستجوی شباهت در شرایط واقعی.
• پایگاه دانش با قابلیت Chroma: ساخت برنامه جستجوی معنایی، بهینه‌سازی مجموعه‌ها و اندازه‌گیری ارتباط و تاخیر بازیابی.
• یکپارچه‌سازی با مدل‌های زبانی بزرگ: اتصال پایگاه برداری به LLM جهت ایجاد خط لوله RAG همراه با ارزیابی قابلیت اطمینان.

این دوره مناسب افرادیست که

• مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineers) که می‌خواهند زیرساخت‌های برداری و سیستم‌های RAG را در محیط واقعی پیاده‌سازی کنند.
• دانشمندان داده (Data Scientists) که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در زمینه پردازش داده‌های چندرسانه‌ای و جستجوی معنایی هستند.
• متخصصان زیرساخت هوش مصنوعی که وظیفه مدیریت، ایمن‌سازی و پایش پایگاه‌های داده برداری را بر عهده دارند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که تمایل دارند از ابزارهایی مانند Docker، LangChain و مدل‌های Generative AI برای ساخت برنامه‌های هوشمند استفاده کنند.
• علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی که دارای دانش پایه‌ای Python و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین هستند و می‌خواهند پروژه‌های کاربردی برای سبد کاری خود ایجاد کنند.