دوره آموزش جامع ساخت گراف دانش با استفاده از Neo4j، LangChain و مدل‌های زبانی پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع ساخت گراف دانش با استفاده از Neo4j، LangChain و مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای گراف دانش و اهمیت آن در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با پایگاه داده‌های گرافی و مزایای Neo4j
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Neo4j Desktop
• 4. معرفی زبان پرس‌وجوی Cypher برای کار با گراف
• 5. مدل‌سازی داده‌ها و طراحی ساختار گراف دانش
• 6. آشنایی با معماری LangChain و نقش آن در اتصال مدل‌های زبانی
• 7. نحوه اتصال LangChain به پایگاه داده Neo4j
• 8. مفاهیم جاسازی متنی یا Embedding و نقش آن در تحلیل داده‌ها
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در استخراج موجودیت‌ها از متن
• 10. استخراج روابط بین موجودیت‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی
• 11. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای ورود به گراف دانش
• 12. روش‌های پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های ساختاریافته
• 13. ایجاد گره‌ها و روابط در Neo4j با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 14. یکپارچه‌سازی مدل OpenAI در جریان کاری گراف دانش
• 15. استفاده از مدل‌های Gemini برای تحلیل و غنی‌سازی داده‌های گراف
• 16. پیاده‌سازی زنجیره‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر گراف دانش
• 17. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با گراف یا GraphRAG
• 18. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای Cypher برای افزایش سرعت تحلیل
• 19. ارزیابی دقت استخراج اطلاعات توسط مدل‌های زبانی
• 20. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سیستم‌های مبتنی بر گراف
• 21. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در پایگاه داده Neo4j
• 22. تکنیک‌های بصری‌سازی گراف دانش برای تحلیل بهتر داده‌ها
• 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در اتصال LangChain به Neo4j
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر روابط گراف
• 25. استفاده از قابلیت‌های Graph Data Science در تحلیل داده‌ها
• 26. مقیاس‌پذیری سیستم‌های گراف دانش در پروژه‌های بزرگ
• 27. بررسی چالش‌های انطباق داده‌های غیرساختاریافته با ساختار گرافی
• 28. اصول اخلاقی و رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های هوش مصنوعی
• 29. مستندسازی و نگهداری از پروژه‌های گراف دانش
• 30. طراحی و اجرای یک پروژه نهایی: ساخت یک دستیار هوشمند مبتنی بر گراف دانش