کتاب آموزش جامع GraphRAG: پیاده‌سازی و تحلیل هوشمند داده‌ها با Neo4j در پروژه‌های یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع GraphRAG: پیاده‌سازی و تحلیل هوشمند داده‌ها با Neo4j در پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی داده و پایگاه‌های داده گراف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایگاه‌های داده گراف در علوم داده
• 2. ساختار داده‌های گراف و تمایز آن با مدل‌های رابطه‌ای
• 3. آشنایی با معماری و نصب سامانه Neo4j
• 4. اصول مدل‌سازی داده‌ها در گراف و طراحی گره‌ها و روابط
• 5. کار با زبان پرس‌وجوی Cypher برای بازیابی اطلاعات
• 6. عملیات پایه در Cypher شامل ایجاد و به‌روزرسانی داده‌ها
• 7. فیلتر کردن و مدیریت روابط پیچیده در گراف
• 8. توابع محاسباتی و تجمیعی در تحلیل داده‌های گراف
• 9. مفاهیم پیشرفته در طراحی شمای گراف و بهینه‌سازی
• 10. آشنایی با مفاهیم بازیابی تقویت‌شده با تولید (RAG)
• 11. نقش گراف‌های دانش در بهبود دقت مدل‌های زبانی
• 12. استخراج موجودیت‌ها و روابط از متون غیرساختاریافته
• 13. روش‌های پیاده‌سازی GraphRAG در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 14. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه داده Neo4j
• 15. تکنیک‌های برداری‌سازی (Vectorization) داده‌های گراف
• 16. جستجوی معنایی و پیوند آن با ساختار گراف
• 17. الگوریتم‌های پیمایش گراف برای تحلیل روابط پیچیده
• 18. محاسبه اهمیت گره‌ها با الگوریتم PageRank در Neo4j
• 19. شناسایی خوشه‌ها و جوامع در داده‌های بزرگ با الگوریتم‌های گراف
• 20. تحلیل مسیرهای کوتاه و بهینه در شبکه‌های داده
• 21. پیش‌پردازش داده‌ها برای ورود به پایگاه داده گراف
• 22. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 23. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوهای سنگین
• 24. امنیت و کنترل دسترسی در پایگاه‌های داده گراف
• 25. پشتیبان‌گیری، بازیابی و نگهداری پایگاه داده Neo4j
• 26. استفاده از کتابخانه GDS برای تحلیل‌های پیشرفته داده
• 27. ترکیب یادگیری ماشین با تحلیل‌های ساختاری گراف
• 28. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل در معماری GraphRAG
• 29. مصورسازی داده‌های گراف و تحلیل بصری در Neo4j Bloom
• 30. پیاده‌سازی یک پروژه جامع GraphRAG از ابتدا تا انتها
• 31. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های گراف حجیم
• 32. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای GraphRAG برای کاهش تاخیر
• 33. استفاده از ایندکس‌گذاری برای بهبود سرعت جستجو
• 34. مدیریت روابط زمانی و داده‌های پویا در گراف
• 35. تکنیک‌های پاک‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها در گراف دانش
• 36. کاربرد گراف‌ها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و روابط سازمانی
• 37. تحلیل داده‌های متنی و استخراج دانش ساختارمند
• 38. استفاده از GraphRAG در سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 39. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی گراف
• 40. آینده‌شناسی و روندهای نوین در هوش مصنوعی مبتنی بر گراف