اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع طراحی و پیاده‌سازی گراف‌های دانش برای سامانه‌های هوشمند داده‌محور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی گراف‌های دانش برای سامانه‌های هوشمند داده‌محور

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و استخراج دانش از داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از گراف‌های دانش در سامانه‌های هوشمند
• 2. تفاوت مدل‌های داده‌ای رابطه‌ای و گراف‌محور
• 3. معماری کلی و اجزای تشکیل‌دهنده گراف دانش
• 4. مدل‌سازی هستی‌شناختی و تعریف مفاهیم در گراف
• 5. زبان‌های توصیف هستی‌شناسی و استاندارد RDF
• 6. مبانی نظری و کاربردی گراف‌های جهت‌دار با برچسب
• 7. اصول طراحی و مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته در گراف
• 8. انتخاب ابزارها و پایگاه‌داده‌های گراف‌محور
• 9. معرفی زبان پرس‌وجوی SPARQL برای استخراج دانش
• 10. عملگرهای پیشرفته در SPARQL و فیلتر کردن داده‌ها
• 11. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها در گراف دانش
• 12. اتصال منابع داده‌ای ناهمگون و یکپارچه‌سازی اطلاعات
• 13. روش‌های استخراج موجودیت‌ها از متون ساختاریافته
• 14. تطبیق موجودیت‌ها و رفع ابهام در داده‌های متنی
• 15. تعریف روابط معنایی بین موجودیت‌ها
• 16. استفاده از واژگان کنترل‌شده و تاکسونومی‌ها در گراف
• 17. پیاده‌سازی استنتاج منطقی در گراف‌های دانش
• 18. قوانین استنتاج و کاربرد آن‌ها در کشف دانش نهان
• 19. مدیریت کیفیت داده‌ها و پاک‌سازی گراف
• 20. استانداردهای تبادل داده در وب معنایی
• 21. معرفی مدل‌های گراف ویژگی‌محور (Property Graphs)
• 22. تفاوت‌های فنی مدل RDF و Property Graph
• 23. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
• 24. مدل‌سازی دانش تخصصی در حوزه‌های سازمانی
• 25. فرایند استخراج دانش از پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (RDB2RDF)
• 26. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی در گراف‌های دانش
• 27. مبانی گراف‌کاوی و تحلیل ساختار شبکه
• 28. الگوریتم‌های پیمایش و شناسایی مسیر در گراف
• 29. محاسبه مرکزی‌بودن و اهمیت گره‌ها در شبکه دانش
• 30. تکنیک‌های تعبیه گراف (Graph Embedding) و یادگیری ماشین
• 31. کاربرد بردارهای تعبیه در تحلیل‌های پیش‌بینانه
• 32. امنیت در گراف‌های دانش و کنترل دسترسی به داده‌ها
• 33. ذخیره‌سازی توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری گراف‌ها
• 34. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در گراف‌های حجیم
• 35. معماری سامانه‌های هوشمند مبتنی بر گراف دانش
• 36. پیاده‌سازی یک نمونه گراف دانش کوچک در محیط عملیاتی
• 37. نقش گراف‌های دانش در بهبود موتورهای جستجو
• 38. استفاده از گراف دانش در تحلیل روابط بین نهادها
• 39. چالش‌های پیاده‌سازی گراف‌های دانش در مقیاس بزرگ
• 40. چشم‌انداز آینده گراف‌های دانش در توسعه هوش مصنوعی بومی