اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
• 2. مفاهیم پایه‌ای گراف‌ها: گره‌ها، یال‌ها، ویژگی‌ها
• 3. نمایش گراف‌های دانش: RDF، Property Graph
• 4. زبان‌های پرس‌وجو برای گراف‌های دانش: SPARQL
• 5. پایگاه داده‌های گراف: Neo4j، Amazon Neptune، JanusGraph
• 6. مدل‌سازی داده با گراف‌های دانش: هستی‌شناسی‌ها و Ontologyها
• 7. معرفی OWL و کاربرد آن در گراف‌های دانش
• 8. استخراج اطلاعات از متن برای ساخت گراف‌های دانش
• 9. پردازش زبان طبیعی (NLP) و گراف‌های دانش
• 10. Entity Recognition و Entity Linking
• 11. Relation Extraction و نقش آن در گراف‌های دانش
• 12. Knowledge Graph Embedding: معرفی و کاربردها
• 13. TransE: الگوریتم و نحوه پیاده‌سازی
• 14. TransR و TransH: بهبود الگوریتم‌های Embedding
• 15. DistMult و ComplEx: مدل‌های Embedding پیشرفته
• 16. ارزیابی مدل‌های Knowledge Graph Embedding
• 17. گراف‌های دانش و سیستم‌های توصیه‌گر
• 18. یادگیری ماشین بر روی گراف‌های دانش: GCN
• 19. Graph Convolutional Networks (GCN)
• 20. Graph Attention Networks (GAT)
• 21. استفاده از گراف‌های دانش در Question Answering
• 22. گراف‌های دانش و استدلال خودکار
• 23. قواعد استنتاج در گراف‌های دانش
• 24. توضیح‌پذیری در یادگیری ماشین با استفاده از گراف‌های دانش
• 25. کاربرد گراف‌های دانش در تشخیص تقلب
• 26. گراف‌های دانش در حوزه سلامت و پزشکی
• 27. ساخت گراف‌های دانش از داده‌های جدول‌بندی شده
• 28. تکمیل گراف دانش (Knowledge Graph Completion)
• 29. کاربرد گراف‌های دانش در مدیریت دانش سازمانی
• 30. چالش‌ها و محدودیت‌های گراف‌های دانش
• 31. ابزارهای ساخت و مدیریت گراف‌های دانش
• 32. مثال‌های کاربردی گراف‌های دانش در صنایع مختلف