دوره پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پایگاه داده‌های گراف و مدل‌های زبانی (LangChain و Neo4j) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پایگاه داده‌های گراف و مدل‌های زبانی (LangChain و Neo4j)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ساختاریافته

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و گراف‌های دانش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و ضرورت استفاده از پایگاه داده‌های گراف
• 2. آشنایی با ساختار داده‌های پیوندی و تفاوت آن با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ و نقش آن‌ها در پردازش متن
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با LangChain
• 5. آشنایی با پایگاه داده گراف Neo4j و زبان پرس‌وجوی Cypher
• 6. مفاهیم پایه در مدل‌سازی داده‌های گراف برای هوش مصنوعی
• 7. نحوه اتصال LangChain به پایگاه داده Neo4j
• 8. استفاده از کتابخانه LangChain برای مدیریت زنجیره‌های گفتگو
• 9. تکنیک‌های استخراج موجودیت‌ها و روابط از متن‌های نامنظم
• 10. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تبدیل به گراف دانش
• 11. طراحی شمای گراف برای ذخیره‌سازی دانش سازمانی
• 12. اصول و قواعد نگارش کوئری‌های Cypher برای تحلیل داده‌ها
• 13. به‌کارگیری OpenAI API در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی
• 14. تکنیک‌های تولید کوئری‌های گراف با استفاده از مدل‌های زبانی
• 15. پیاده‌سازی الگوی GraphQA برای پاسخ به سوالات مبتنی بر دانش
• 16. استفاده از حافظه (Memory) در سیستم‌های مبتنی بر گراف
• 17. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 18. تکنیک‌های بهبود دقت در استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 19. مدیریت و کنترل خروجی مدل‌های زبانی در تعامل با داده‌های گراف
• 20. استفاده از Vector Indexها در کنار گراف‌های دانش برای جستجوی معنایی
• 21. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از نمودارهای دانش
• 22. روش‌های ارزیابی دقت و صحت پاسخ‌های سیستم مبتنی بر گراف
• 23. امنیت در تبادل داده میان مدل‌های زبانی و پایگاه داده‌های گراف
• 24. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح دسترسی در پایگاه داده Neo4j
• 25. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر گراف در محیط‌های سازمانی
• 26. مانیتورینگ و عیب‌یابی زنجیره‌های پردازشی در LangChain
• 27. آشنایی با تکنیک‌های RAG (بازیابی افزوده با تولید) بر پایه گراف
• 28. مستندسازی و استقرار نهایی سیستم‌های هوشمند گراف‌محور
• 29. بررسی چالش‌های عملیاتی در نگهداری پایگاه‌های داده دانش
• 30. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند تحلیل اسناد با استفاده از گراف دانش