کتاب جامع طراحی و پیاده‌سازی گراف‌های دانش برای سامانه‌های هوشمند داده‌محور 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 جامع طراحی و پیاده‌سازی گراف‌های دانش برای سامانه‌های هوشمند داده‌محور

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و استخراج دانش از داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از گراف‌های دانش در سامانه‌های هوشمند
  • 2. تفاوت مدل‌های داده‌ای رابطه‌ای و گراف‌محور
  • 3. معماری کلی و اجزای تشکیل‌دهنده گراف دانش
  • 4. مدل‌سازی هستی‌شناختی و تعریف مفاهیم در گراف
  • 5. زبان‌های توصیف هستی‌شناسی و استاندارد RDF
  • 6. مبانی نظری و کاربردی گراف‌های جهت‌دار با برچسب
  • 7. اصول طراحی و مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته در گراف
  • 8. انتخاب ابزارها و پایگاه‌داده‌های گراف‌محور
  • 9. معرفی زبان پرس‌وجوی SPARQL برای استخراج دانش
  • 10. عملگرهای پیشرفته در SPARQL و فیلتر کردن داده‌ها
  • 11. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها در گراف دانش
  • 12. اتصال منابع داده‌ای ناهمگون و یکپارچه‌سازی اطلاعات
  • 13. روش‌های استخراج موجودیت‌ها از متون ساختاریافته
  • 14. تطبیق موجودیت‌ها و رفع ابهام در داده‌های متنی
  • 15. تعریف روابط معنایی بین موجودیت‌ها
  • 16. استفاده از واژگان کنترل‌شده و تاکسونومی‌ها در گراف
  • 17. پیاده‌سازی استنتاج منطقی در گراف‌های دانش
  • 18. قوانین استنتاج و کاربرد آن‌ها در کشف دانش نهان
  • 19. مدیریت کیفیت داده‌ها و پاک‌سازی گراف
  • 20. استانداردهای تبادل داده در وب معنایی
  • 21. معرفی مدل‌های گراف ویژگی‌محور (Property Graphs)
  • 22. تفاوت‌های فنی مدل RDF و Property Graph
  • 23. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 24. مدل‌سازی دانش تخصصی در حوزه‌های سازمانی
  • 25. فرایند استخراج دانش از پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (RDB2RDF)
  • 26. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی در گراف‌های دانش
  • 27. مبانی گراف‌کاوی و تحلیل ساختار شبکه
  • 28. الگوریتم‌های پیمایش و شناسایی مسیر در گراف
  • 29. محاسبه مرکزی‌بودن و اهمیت گره‌ها در شبکه دانش
  • 30. تکنیک‌های تعبیه گراف (Graph Embedding) و یادگیری ماشین
  • 31. کاربرد بردارهای تعبیه در تحلیل‌های پیش‌بینانه
  • 32. امنیت در گراف‌های دانش و کنترل دسترسی به داده‌ها
  • 33. ذخیره‌سازی توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری گراف‌ها
  • 34. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در گراف‌های حجیم
  • 35. معماری سامانه‌های هوشمند مبتنی بر گراف دانش
  • 36. پیاده‌سازی یک نمونه گراف دانش کوچک در محیط عملیاتی
  • 37. نقش گراف‌های دانش در بهبود موتورهای جستجو
  • 38. استفاده از گراف دانش در تحلیل روابط بین نهادها
  • 39. چالش‌های پیاده‌سازی گراف‌های دانش در مقیاس بزرگ
  • 40. چشم‌انداز آینده گراف‌های دانش در توسعه هوش مصنوعی بومی
تگ‌ها: استخراج دانش پایگاه داده گراف پردازش زبان طبیعی داده‌های ساختاریافته طراحی سیستم‌های هوشمند علم داده گراف دانش مدیریت دانش هستی‌شناسی داده هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.