کتاب پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مدیریت دانش با استفاده از پایگاه داده‌های گراف و مدل‌های زبانی بزرگ 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 پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مدیریت دانش با استفاده از پایگاه داده‌های گراف و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: مهندسی داده و سامانه‌های مبتنی بر گراف

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایگاه داده‌های گراف در مدیریت دانش
  • 2. تفاوت پایگاه داده‌های رابطه‌ای و گراف در ذخیره‌سازی داده‌های پیوسته
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی Neo4j
  • 4. مدل‌سازی داده‌ها با زبان پرس‌وجوی Cypher
  • 5. اصول طراحی گره‌ها و روابط در گراف‌های دانش
  • 6. پیاده‌سازی مدل مفهومی در پایگاه داده گراف
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در استخراج دانش
  • 8. معماری سامانه‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با گراف RAG
  • 9. کاربرد LangChain در اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه داده
  • 10. نحوه استخراج موجودیت‌ها از متون غیرساختاریافته
  • 11. شناسایی و استخراج روابط میان موجودیت‌ها
  • 12. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای ورود به گراف
  • 13. استفاده از Embedding برای تبدیل مفاهیم متنی به بردار
  • 14. ذخیره‌سازی بردارهای متنی در Neo4j
  • 15. بررسی هم‌افزایی میان مدل‌های OpenAI و پایگاه داده گراف
  • 16. پیاده‌سازی زنجیره‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش گراف
  • 17. فراخوانی مدل‌های زبانی برای تولید پرس‌وجوهای Cypher
  • 18. تکنیک‌های مدیریت حافظه و Context در مدل‌های زبانی
  • 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
  • 20. تجسم داده‌های گراف با استفاده از ابزارهای داخلی Neo4j
  • 21. ارزیابی دقت سامانه‌های مدیریت دانش مبتنی بر گراف
  • 22. امنیت و مدیریت دسترسی در سامانه‌های مدیریت دانش
  • 23. راهکارهای مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌های گراف در داده‌های کلان
  • 24. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر روابط گراف
  • 25. تحلیل خوشه‌ها و جوامع در گراف‌های دانش
  • 26. استفاده از الگوریتم‌های پیمایش گراف برای استنتاج منطقی
  • 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با ساختارهای دانش دامنه
  • 28. مدیریت تغییرات و به‌روزرسانی دانش در گراف
  • 29. طراحی رابط کاربری برای تعامل با دانش گراف
  • 30. تست و عیب‌یابی خطاهای تولید پاسخ در مدل‌های زبانی
  • 31. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
  • 32. مستندسازی و نگهداری سامانه‌های هوشمند مدیریت دانش
  • 33. ارائه راهکارهای بومی برای پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌ای
  • 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 35. پروژه نهایی پیاده‌سازی یک سامانه مدیریت دانش سازمانی
تگ‌ها: LangChain LLM Neo4j پایگاه داده گراف تحلیل داده‌های کلان گراف دانش مدل‌های زبانی بزرگ مدیریت دانش هوشمند مهندسی داده هوش مصنوعی مولد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.