اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی گراف دانش با Neo4j برای ارتقای هوشمندی عاملیت‌های نرم‌افزاری (AI Agents)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی گراف دانش با Neo4j برای ارتقای هوشمندی عاملیت‌های نرم‌افزاری (AI Agents)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پایگاه داده‌های گراف و گراف دانش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین گراف دانش در هوش مصنوعی
• 2. مقایسه پایگاه داده‌های رابطه‌ای و گراف در تحلیل داده
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Neo4j
• 4. آشنایی با مدل داده‌ای گراف شامل گره‌ها و روابط
• 5. اصول طراحی و مدل‌سازی هستی‌شناسی در گراف دانش
• 6. آموزش زبان پرس‌وجوی Cypher برای استخراج داده
• 7. کار با گره‌ها و ویژگی‌ها در محیط Cypher
• 8. ایجاد و مدیریت روابط پیچیده بین داده‌ها
• 9. فیلتر کردن و مرتب‌سازی نتایج در پرس‌وجوهای گراف
• 10. استفاده از الگوهای تطبیقی در تحلیل روابط
• 11. مدیریت تراکنش‌ها و حفظ یکپارچگی داده‌ها در Neo4j
• 12. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف با استفاده از ایندکس‌گذاری
• 13. تکنیک‌های بارگذاری داده‌های حجیم در پایگاه داده گراف
• 14. اتصال پایگاه داده Neo4j به زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 15. طراحی عاملیت‌های هوشمند مبتنی بر گراف دانش
• 16. تلفیق گراف دانش با مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. بهبود دقت پاسخ‌دهی هوش مصنوعی با تکنیک RAG مبتنی بر گراف
• 18. پیاده‌سازی حافظه بلندمدت برای عاملیت‌های نرم‌افزاری
• 19. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و روابط پیچیده با الگوریتم‌های گراف
• 20. الگوریتم‌های پیمایش گراف برای استخراج دانش نهفته
• 21. استفاده از کتابخانه GDS برای تحلیل‌های آماری گراف
• 22. شناسایی جوامع و خوشه‌بندی در گراف‌های دانش
• 23. محاسبه مرکزیت و اهمیت گره‌ها در شبکه داده
• 24. پیش‌بینی روابط آتی با استفاده از گراف دانش
• 25. به‌کارگیری گراف دانش در موتورهای جستجوی معنایی
• 26. معماری سیستم‌های هوشمند با استفاده از عامل‌های خودمختار
• 27. یکپارچه‌سازی منابع داده غیرساختارمند در گراف دانش
• 28. اعتبارسنجی و پاک‌سازی داده‌ها در فرآیند ساخت گراف
• 29. امنیت و مدیریت دسترسی در پایگاه داده‌های گراف
• 30. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در محیط عملیاتی
• 31. مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌های گراف در پروژه‌های بزرگ
• 32. بررسی موردی کاربرد گراف دانش در سامانه‌های توصیه‌گر
• 33. پیاده‌سازی تحلیل‌های پیش‌بینانه با ترکیب گراف و یادگیری ماشین
• 34. مدیریت نسخه‌بندی و تکامل طرحواره گراف دانش
• 35. روش‌های بصری‌سازی داده‌های گراف برای تحلیلگران
• 36. به‌کارگیری گراف دانش در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 37. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پرس‌وجوهای Cypher
• 38. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی روابط چندگانه
• 39. استفاده از گراف دانش در تحلیل متون فارسی
• 40. آینده هوش مصنوعی و نقش گراف‌های دانش در سیستم‌های تصمیم‌یار