دوره ارتقای دقت مدل‌های زبانی با استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارتقای دقت مدل‌های زبانی با استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: فناوری‌های نوین در بازیابی اطلاعات و پاسخ‌گویی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و تعاریف هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. محدودیت‌های مدل‌های زبانی در استدلال منطقی و توهم‌های اطلاعاتی
• 3. مفهوم‌شناسی گراف دانش و ساختار داده‌های پیوندی
• 4. تفاوت مدل‌های زبانی مبتنی بر متن با مدل‌های دانش‌محور
• 5. معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات هوشمند
• 6. جایگاه گراف‌های دانش در سیستم‌های هوش مصنوعی سازمانی
• 7. روش‌های استخراج موجودیت‌ها از متون غیرساختاریافته
• 8. مدل‌سازی هستی‌شناسی و روابط بین مفاهیم
• 9. استانداردها و زبان‌های نمایش گراف دانش نظیر RDF و OWL
• 10. پایگاه‌داده‌های گراف و نقش آن‌ها در ذخیره‌سازی دانش
• 11. تکنیک‌های اتصال موجودیت‌ها یا Entity Linking
• 12. روش‌های غنی‌سازی گراف‌های دانش با استفاده از داده‌های موجود
• 13. مدل‌سازی روابط پیچیده و چندلایه در گراف‌های دانش
• 14. الگوریتم‌های پیمایش گراف و بازیابی زیرگراف‌های مرتبط
• 15. تلفیق موتورهای جستجوی معنایی با مدل‌های زبانی
• 16. معماری بازیابی تقویت‌شده با تولید یا RAG
• 17. تکنیک‌های تزریق دانش گراف در پرامپت‌های مدل زبانی
• 18. روش‌های کاهش توهم در مدل‌های زبانی با استفاده از گراف دانش
• 19. بهینه‌سازی دقت پاسخ‌دهی با استفاده از تحلیل معنایی گراف
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش بومی
• 21. تکنیک‌های وزن‌دهی به گره‌ها و یال‌ها در گراف‌های دانش
• 22. ارزیابی کیفیت گراف‌های دانش در بهبود عملکرد مدل
• 23. تکنیک‌های یادگیری بازنمایی گراف یا Graph Embedding
• 24. استفاده از گراف‌های دانش برای تحلیل متون تخصصی فارسی
• 25. چالش‌های مقیاس‌پذیری در گراف‌های دانش بزرگ
• 26. روش‌های به‌روزرسانی گراف دانش در سیستم‌های پویا
• 27. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در طراحی گراف‌های دانش
• 28. کاربرد گراف‌های دانش در سامانه های پشتیبانی تصمیم‌گیری
• 29. یکپارچه‌سازی منابع داده‌ای غیرهمگون در یک گراف واحد
• 30. استفاده از استدلال منطقی در گراف‌های دانش برای پاسخ‌گویی دقیق
• 31. نقش گراف‌های دانش در بهبود شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. پیاده‌سازی پایلوت یک سیستم پاسخ‌گو با معماری گراف‌محور
• 33. تکنیک‌های بازخورد انسانی در اصلاح گراف‌های دانش
• 34. بررسی آینده تعامل گراف‌های دانش و هوش مصنوعی مولد
• 35. استانداردهای ملی و بین‌المللی در تبادل دانش ساختاریافته
• 36. مدیریت دانش در محیط‌های سازمانی با رویکرد هوشمند
• 37. روش‌های پایش و بهبود مستمر دقت سیستم‌های هوشمند
• 38. ارائه راهکارهای بومی برای تحلیل داده‌های کلان متنی
• 39. خلاصه و چشم‌انداز توسعه سیستم‌های هوشمند دانش‌بنیان