کتاب پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند استخراج دانش با استفاده از Neo4j و مدل‌های زبانی محلی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند استخراج دانش با استفاده از Neo4j و مدل‌های زبانی محلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: گراف‌های دانش و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه گراف‌های دانش در سیستم‌های تصمیم‌گیر
  • 2. معماری سامانه‌های استخراج دانش مبتنی بر مدل‌های زبانی
  • 3. آشنایی با پایگاه داده‌های گرافی و رویکرد Neo4j
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با Neo4j
  • 5. مدل‌سازی داده‌ها در گراف: گره‌ها، روابط و ویژگی‌ها
  • 6. زبان پرس‌وجوی Cypher: مفاهیم پایه و دستورات پیمایش
  • 7. مدیریت اتصال میان مدل‌های زبانی محلی و پایگاه داده گرافی
  • 8. مفاهیم زنجیره پردازش متن با استفاده از کتابخانه Langchain
  • 9. استخراج موجودیت‌ها از متون غیرساختاریافته
  • 10. شناسایی روابط معنایی بین مفاهیم در متون فارسی و انگلیسی
  • 11. پیش‌پردازش متون برای استخراج دقیق دانش
  • 12. معرفی مدل‌های زبانی محلی و مزایای استفاده از آن‌ها
  • 13. به‌کارگیری مدل Phi3 برای تحلیل محتوای متنی
  • 14. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی برای استخراج ساختاریافته داده
  • 15. تبدیل خروجی مدل‌های زبانی به فرمت‌های قابل درج در گراف
  • 16. طراحی طرح‌واره یا اسکیما برای ذخیره‌سازی دانش استخراج‌شده
  • 17. پیاده‌سازی فرآیند تزریق داده به Neo4j با Langchain
  • 18. مدیریت خطاهای استخراج و پاک‌سازی داده‌های نویزدار
  • 19. استخراج دانش از اسناد سازمانی و فنی
  • 20. ایجاد گراف‌های دانش سلسله‌مراتبی
  • 21. پیاده‌سازی فرآیند جستجوی معنایی در گراف دانش
  • 22. تلفیق جستجوی برداری و جستجوی گرافی
  • 23. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در Neo4j برای تحلیل داده‌های کلان
  • 24. ارزیابی دقت استخراج دانش توسط مدل‌های زبانی محلی
  • 25. تکنیک‌های به‌روزرسانی گراف دانش با داده‌های جدید
  • 26. امنیت در سامانه‌های هوشمند: حفاظت از داده‌ها و دسترسی‌های کاربر
  • 27. مدیریت حافظه در پردازش گراف‌های بزرگ
  • 28. تجسم داده‌های گرافی برای تحلیل‌گران
  • 29. استفاده از الگوریتم‌های گراف برای کشف الگوهای پنهان
  • 30. بررسی کارایی سیستم در مقیاس‌های کلان
  • 31. یکپارچه‌سازی سامانه استخراج دانش با کاربردهای مدیریتی
  • 32. طراحی رابط کاربری برای تعامل با گراف دانش
  • 33. استفاده از یادگیری ماشین برای غنی‌سازی گراف‌های دانش
  • 34. پایش و نگهداری سامانه‌های هوشمند استخراج دانش
  • 35. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سامانه مدیریت دانش سازمانی
  • 36. بررسی چالش‌های استخراج دانش از متون تخصصی فارسی
  • 37. توسعه ابزارهای خودکارسازی در زنجیره استخراج دانش
  • 38. بهبود کیفیت استخراج با استفاده از تکنیک‌های بازخورد انسانی
  • 39. گسترش گراف دانش با استفاده از منابع داده‌های ساختاریافته
  • 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر دانش استخراج شده
تگ‌ها: LangChain Neo4j Phi-3 استخراج اطلاعات تحلیل داده‌های کلان گراف دانش لنگ‌چین مدل زبانی کوچک نئو فور جی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.