فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از پایگاه داده گراف Neo4j

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از پایگاه داده گراف Neo4j

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت دانش و پایگاه‌های داده گراف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایگاه‌های داده گراف در هوش مصنوعی
• 2. مقایسه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و پایگاه‌های داده گراف
• 3. معرفی ساختار داده‌ای گراف و مدل‌سازی در Neo4j
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی Neo4j
• 5. آشنایی با زبان پرس‌وجوی Cypher
• 6. عملیات پایه در Cypher برای ایجاد و مدیریت گره‌ها
• 7. مدیریت روابط میان موجودیت‌ها در پایگاه داده گراف
• 8. فیلتر کردن و پیمایش مسیرها در گراف
• 9. استفاده از توابع تجمعی و محاسباتی در Cypher
• 10. مدل‌سازی دانش و طراحی طرح‌واره گراف
• 11. اهمیت هوش مصنوعی مولد در ترکیب با پایگاه‌های داده گراف
• 12. مفهوم گراف دانش و نقش آن در بهبود مدل‌های زبانی
• 13. معماری بازیابی افزوده (RAG) با استفاده از گراف
• 14. تبدیل داده‌های ساختاریافته به گراف دانش
• 15. استفاده از Embeddingها در پایگاه داده گراف
• 16. یکپارچه‌سازی Neo4j با فریم‌ورک LangChain
• 17. تکنیک‌های اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه داده گراف
• 18. استخراج موجودیت‌ها و روابط از متن با مدل‌های زبانی
• 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای گراف برای پاسخ‌دهی سریع
• 20. روش‌های بردارسازی و جستجوی معنایی در گراف
• 21. پیاده‌سازی حافظه بلندمدت برای عامل‌های هوشمند
• 22. حل مشکل توهم مدل‌های زبانی با استفاده از حقایق گراف
• 23. تکنیک‌های پیشرفته پیمایش گراف برای تحلیل‌های پیچیده
• 24. امنیت و مدیریت دسترسی در پایگاه‌های داده گراف
• 25. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 26. مقیاس‌پذیری و توزیع داده‌ها در محیط‌های بزرگ
• 27. مانیتورینگ و عیب‌یابی عملکرد پایگاه داده گراف
• 28. کاربرد گراف در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 29. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در چارچوب‌های سازمانی
• 30. استخراج دانش از اسناد متنی با ابزارهای NLP و گراف
• 31. پیاده‌سازی نمودارهای دانش برای سیستم‌های پشتیبان تصمیم
• 32. مدیریت نسخه‌بندی و تغییرات در گراف دانش
• 33. ارزیابی دقت خروجی‌های هوش مصنوعی با استفاده از گراف
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های گراف‌محور
• 35. تکنیک‌های یادگیری گراف و کاربرد آن در هوش مصنوعی
• 36. یکپارچه‌سازی داده‌های غیرساختاریافته در گراف دانش
• 37. پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی (API) برای ارتباط با گراف
• 38. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در Neo4j
• 39. استراتژی‌های به‌روزرسانی لحظه‌ای گراف دانش
• 40. مستندسازی و مدیریت چرخه حیات داده‌های گراف
• 41. اخلاق و رعایت اصول داده‌محور در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 42. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه پرسش و پاسخ هوشمند مبتنی بر گراف