دوره راهکارهای هوشمند پردازش متن و استخراج دانش با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هوشمند پردازش متن و استخراج دانش با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف (GraphRAG)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش متن
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای استخراج دانش و ساختار داده‌های گراف
• 3. معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف
• 4. نقش مدل‌های زبانی در تحلیل متون غیرساختاریافته
• 5. روش‌های پیش‌پردازش متن برای استخراج موجودیت‌ها
• 6. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار در متون فارسی و انگلیسی
• 7. استخراج روابط معنایی بین مفاهیم در اسناد
• 8. آشنایی با پایگاه داده‌های گراف و مدل‌سازی دانش
• 9. تفاوت بازیابی متنی سنتی و بازیابی مبتنی بر گراف
• 10. مفاهیم کلیدی در GraphRAG و نحوه عملکرد آن
• 11. آماده‌سازی داده‌های متنی برای تحلیل‌های هوشمند
• 12. استفاده از مدل‌های زبانی در تبدیل متن به گراف دانش
• 13. استخراج خودکار روابط سلسله‌مراتبی از متون
• 14. روش‌های خوشه‌بندی متن برای غنی‌سازی گراف دانش
• 15. تکنیک‌های تعبیه سازی برداری در مدل‌های زبانی
• 16. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ با پایگاه داده‌های گراف
• 17. بهینه‌سازی پرس‌وجو در گراف‌های دانش برای بازیابی دقیق
• 18. مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های کلان متنی
• 19. استفاده از ابزارهای توزیع‌شده برای تحلیل گراف
• 20. ارزیابی دقت استخراج دانش توسط مدل‌های زبانی
• 21. روش‌های کاهش نویز در استخراج خودکار روابط
• 22. مدیریت و اصلاح گراف دانش در سیستم‌های هوشمند
• 23. تکنیک‌های پرس‌وجو در گراف برای پاسخگویی به سوالات پیچیده
• 24. ترکیب بازیابی برداری و بازیابی گراف در سیستم‌های RAG
• 25. تجسم و تحلیل ساختار گراف دانش استخراج شده
• 26. راهکارهای هوشمند برای نگهداری و به‌روزرسانی گراف دانش
• 27. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس
• 28. استانداردهای ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در ایران
• 29. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در استخراج دانش از اسناد حقوقی و فنی
• 30. پیاده‌سازی پایلوت یک سیستم بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف
• 31. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز در توسعه سیستم‌های گراف
• 33. راهکارهای افزایش دقت در استخراج موجودیت‌های تخصصی
• 34. مدیریت خطاهای مدل در تولید ساختارهای گراف
• 35. ارزیابی عملکرد سیستم‌های بازیابی در مقیاس بزرگ
• 36. چالش‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 37. استراتژی‌های بهبود پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی با استفاده از گراف
• 38. تلفیق دانش تخصصی دامنه با مدل‌های زبانی عمومی
• 39. کاربرد GraphRAG در سامانه‌های جستجوی هوشمند سازمانی
• 40. آینده پژوهی در حوزه بازیابی اطلاعات و هوش مصنوعی مولد