دوره راهکارهای نوین استخراج دانش و مدیریت داده‌های ساختاریافته با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (GraphRAG) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استخراج دانش و مدیریت داده‌های ساختاریافته با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (GraphRAG)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و سامانه‌های بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چالش‌های مدل‌های زبانی در بازیابی اطلاعات سنتی
• 3. مفهوم گراف دانش و نقش آن در مدیریت داده‌های ساختاریافته
• 4. معماری سیستم‌های بازیابی مبتنی بر گراف
• 5. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی برای استخراج دانش
• 6. روش‌های استخراج موجودیت‌ها و روابط از متون غیرساختاریافته
• 7. مدل‌سازی هستی‌شناسی و طراحی طرح‌واره گراف دانش
• 8. الگوریتم‌های پیمایش و جستجو در گراف‌های دانش بزرگ
• 9. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با پایگاه‌های داده گرافی
• 10. مفاهیم پایه در تکنیک RAG و محدودیت‌های آن
• 11. مزایای ترکیب RAG با گراف دانش در کاهش توهم مدل‌های زبانی
• 12. تکنیک‌های اندیس‌گذاری گراف دانش برای پرس‌وجوهای هوشمند
• 13. استفاده از یادگیری نمایش برای تولید بردار ویژگی‌های گرافی
• 14. الگوریتم‌های خوشه‌بندی جوامع در گراف برای خلاصه‌سازی داده‌ها
• 15. روش‌های استخراج زیرگراف‌های مرتبط با پرسش کاربر
• 16. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای درک ساختارهای گرافی
• 17. استراتژی‌های پرس‌وجو به زبان طبیعی روی گراف‌های دانش
• 18. ارزیابی دقت و صحت در سیستم‌های GraphRAG
• 19. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در پردازش گراف‌های حجیم
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 21. استخراج دانش از متون تخصصی فارسی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 22. روش‌های غنی‌سازی گراف دانش با استفاده از استنتاج منطقی
• 23. مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی مبتنی بر گراف
• 24. تحلیل روابط پیچیده در داده‌های متنی با استفاده از یادگیری عمیق گرافی
• 25. کاربردهای GraphRAG در تحلیل اسناد فنی و گزارش‌های رسمی
• 26. امنیت و حریم خصوصی در مدیریت داده‌های ساختاریافته و گراف‌ها
• 27. تکنیک‌های رتبه‌بندی نتایج در سیستم‌های بازیابی دانش‌محور
• 28. شخصی‌سازی خروجی مدل‌های زبانی با استفاده از محتوای گراف
• 29. روش‌های نگهداری و به‌روزرسانی مستمر گراف دانش
• 30. تلفیق دانش صریح گرافی با دانش ضمنی مدل‌های زبانی
• 31. استفاده از گراف دانش برای تفسیرپذیری تصمیمات مدل‌های زبانی
• 32. طراحی واسط‌های کاربری برای تعامل با سیستم‌های بازیابی دانش
• 33. مطالعه موردی: استخراج دانش از متون حقوقی و اداری
• 34. مطالعه موردی: مدیریت دانش در سامانه‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری
• 35. چالش‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های پردازش گراف در محیط‌های ابری
• 36. تکنیک‌های پیشرفته در نگاشت مفاهیم به گره‌های گراف
• 37. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود دقت استخراج روابط
• 38. مقایسه عملکرد سیستم‌های سنتی با رویکردهای GraphRAG
• 39. استانداردهای تبادل داده‌های ساختاریافته در وب معنایی
• 40. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین گراف
• 41. نقش مدل‌های زبانی کوچک در تسریع استخراج دانش
• 42. روش‌های اعتبارسنجی خودکار داده‌های استخراج شده
• 43. توسعه سامانه‌های هوشمند تحلیل متن با رویکرد مبتنی بر گراف
• 44. آینده‌نگری در حوزه مدیریت دانش و هوش مصنوعی مولد
• 45. اخلاق در توسعه سامانه‌های هوشمند و مدیریت داده‌ها مطابق با ضوابط داخلی