فلش‌کارت‌های آموزشی استفاده از گراف‌های دانش در غنی‌سازی مجموعه داده‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از گراف‌های دانش در غنی‌سازی مجموعه داده‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مجموعه داده‌های زبانی (Corpora)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش و کاربرد آن‌ها
• 2. مبانی نظری گراف‌های دانش
• 3. انواع گراف‌های دانش
• 4. ساختار داده‌ای گراف‌های دانش
• 5. نمایش دانش در گراف‌های دانش
• 6. موتورهای استنتاج در گراف‌های دانش
• 7. مدل‌سازی هستی‌شناختی
• 8. زبان‌های توصیف هستی‌شناسی (OWL)
• 9. قواعد منطقی و استنتاج در هستی‌شناسی‌ها
• 10. واژگان‌نامه‌ها و طبقه‌بندی‌ها
• 11. فراداده و مدیریت آن
• 12. استانداردهای گراف دانش (RDF, RDFS, OWL)
• 13. ابزارهای ساخت گراف دانش
• 14. پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
• 15. مدل‌سازی داده در پایگاه‌های گراف
• 16. زبان‌های پرس‌وجو در پایگاه‌های گراف (SPARQL)
• 17. تکنیک‌های استخراج دانش از متن
• 18. شناسایی موجودیت‌ها و روابط
• 19. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 20. توسعه هستی‌شناسی از داده‌های متنی
• 21. یادگیری هستی‌شناسی از متن
• 22. کشف دانش از داده‌های ساختاریافته
• 23. ادغام گراف‌های دانش
• 24. ارزیابی کیفیت گراف‌های دانش
• 25. تکنیک‌های غنی‌سازی مجموعه داده‌های زبانی
• 26. استفاده از گراف دانش برای بهبود مدل‌های زبان
• 27. تکمیل خودکار متن با استفاده از گراف دانش
• 28. تولید متن با گراف دانش
• 29. پاسخ‌گویی به پرسش با گراف دانش
• 30. رتبه‌بندی نتایج جستجو با گراف دانش
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف دانش
• 32. تحلیل احساسات با کمک گراف دانش
• 33. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 34. استخراج روابط معنایی
• 35. دسته‌بندی متون
• 36. خلاصه‌سازی متون
• 37. ترجمه ماشینی با گراف دانش
• 38. مدیریت دانش سازمانی
• 39. کاربرد گراف دانش در حوزه سلامت
• 40. کاربرد گراف دانش در حوزه مالی (بدون ربا)
• 41. کاربرد گراف دانش در حوزه آموزش
• 42. کاربرد گراف دانش در حوزه حقوق
• 43. کاربرد گراف دانش در حوزه پژوهش
• 44. کاربرد گراف دانش در حوزه گردشگری
• 45. کاربرد گراف دانش در حوزه فرهنگ
• 46. کاربرد گراف دانش در حوزه مذهبی (تشیع اثنی‌عشری)
• 47. کاربرد گراف دانش در حوزه صنعت
• 48. کاربرد گراف دانش در حوزه کشاورزی
• 49. کاربرد گراف دانش در حوزه ارتباطات
• 50. کاربرد گراف دانش در حوزه انرژی
• 51. کاربرد گراف دانش در حوزه محیط زیست
• 52. کاربرد گراف دانش در حوزه هنر (مجاز)
• 53. کاربرد گراف دانش در حوزه معماری
• 54. کاربرد گراف دانش در حوزه شهرسازی
• 55. کاربرد گراف دانش در حوزه مدیریت شهری
• 56. کاربرد گراف دانش در حوزه حمل و نقل
• 57. کاربرد گراف دانش در حوزه امنیت اطلاعات (غیرمخرب)
• 58. کاربرد گراف دانش در حوزه هوش مصنوعی
• 59. یادگیری ماشینی و گراف دانش
• 60. شبکه‌های عصبی و گراف دانش
• 61. یادگیری عمیق و گراف دانش
• 62. یادگیری تقویتی و گراف دانش
• 63. پردازش زبان طبیعی (NLP) و گراف دانش
• 64. تکنیک‌های پیشرفته NLP
• 65. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و گراف دانش
• 66. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی با گراف دانش
• 67. ارزیابی مدل‌های زبانی غنی‌شده
• 68. چالش‌های غنی‌سازی مجموعه داده‌های زبانی
• 69. اخلاقیات در استفاده از گراف دانش
• 70. حریم خصوصی و امنیت داده در گراف دانش
• 71. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 72. مقیاس‌پذیری گراف‌های دانش
• 73. بهینه‌سازی عملکرد گراف‌های دانش
• 74. تکنیک‌های فشرده‌سازی گراف دانش
• 75. نمایش گراف دانش در حافظه
• 76. استخراج ویژگی از گراف دانش
• 77. یادگیری نمایش (Representation Learning) در گراف دانش
• 78. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت در گراف دانش
• 79. تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارت در گراف دانش
• 80. تکنیک‌های یادگیری با نظارت در گراف دانش
• 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در گراف دانش
• 82. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 83. یادگیری مداوم (Continual Learning) با گراف دانش
• 84. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های گراف دانش
• 85. توضیح‌پذیری (Explainability) در گراف دانش
• 86. مدیریت چرخه عمر گراف دانش
• 87. توسعه سیستم‌های مبتنی بر گراف دانش
• 88. معماری سیستم‌های گراف دانش
• 89. ادغام گراف دانش با منابع خارجی
• 90. چشم‌انداز آینده گراف‌های دانش
• 91. نوآوری در گراف‌های دانش
• 92. پژوهش‌های جاری در زمینه گراف دانش
• 93. دستاوردها و چالش‌های عملی
• 94. نکات مهم در پیاده‌سازی گراف دانش
• 95. اصول طراحی گراف دانش پایدار
• 96. درس‌های آموخته از پروژه‌های گراف دانش
• 97. اهمیت گراف دانش در اقتصاد دانش‌بنیان
• 98. توسعه پایدار با استفاده از گراف دانش