کتاب آموزش جامع ساخت گراف دانش با استفاده از Neo4j، LangChain و مدل‌های زبانی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 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
تگ‌ها: LangChain LLM Neo4j پایگاه داده گرافی تحلیل داده گراف دانش لنگ‌چین مدل‌های زبانی نئو فور جی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.