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