اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مدیریت دانش با استفاده از پایگاه داده‌های گراف و مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مدیریت دانش با استفاده از پایگاه داده‌های گراف و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: مهندسی داده و سامانه‌های مبتنی بر گراف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایگاه داده‌های گراف در مدیریت دانش
• 2. تفاوت پایگاه داده‌های رابطه‌ای و گراف در ذخیره‌سازی داده‌های پیوسته
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی Neo4j
• 4. مدل‌سازی داده‌ها با زبان پرس‌وجوی Cypher
• 5. اصول طراحی گره‌ها و روابط در گراف‌های دانش
• 6. پیاده‌سازی مدل مفهومی در پایگاه داده گراف
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در استخراج دانش
• 8. معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با گراف RAG
• 9. کاربرد LangChain در اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه داده
• 10. نحوه استخراج موجودیت‌ها از متون غیرساختاریافته
• 11. شناسایی و استخراج روابط میان موجودیت‌ها
• 12. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای ورود به گراف
• 13. استفاده از Embedding برای تبدیل مفاهیم متنی به بردار
• 14. ذخیره‌سازی بردارهای متنی در Neo4j
• 15. بررسی هم‌افزایی میان مدل‌های OpenAI و پایگاه داده گراف
• 16. پیاده‌سازی زنجیره‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش گراف
• 17. فراخوانی مدل‌های زبانی برای تولید پرس‌وجوهای Cypher
• 18. تکنیک‌های مدیریت حافظه و Context در مدل‌های زبانی
• 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 20. تجسم داده‌های گراف با استفاده از ابزارهای داخلی Neo4j
• 21. ارزیابی دقت سامانه‌های مدیریت دانش مبتنی بر گراف
• 22. امنیت و مدیریت دسترسی در سامانه‌های مدیریت دانش
• 23. راهکارهای مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌های گراف در داده‌های کلان
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر روابط گراف
• 25. تحلیل خوشه‌ها و جوامع در گراف‌های دانش
• 26. استفاده از الگوریتم‌های پیمایش گراف برای استنتاج منطقی
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با ساختارهای دانش دامنه
• 28. مدیریت تغییرات و به‌روزرسانی دانش در گراف
• 29. طراحی رابط کاربری برای تعامل با دانش گراف
• 30. تست و عیب‌یابی خطاهای تولید پاسخ در مدل‌های زبانی
• 31. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
• 32. مستندسازی و نگهداری سامانه‌های هوشمند مدیریت دانش
• 33. ارائه راهکارهای بومی برای پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌ای
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 35. پروژه نهایی پیاده‌سازی یک سامانه مدیریت دانش سازمانی