کتاب صوتی پیاده‌سازی گراف‌های دانش برای توسعه سامانه‌های هوشمند و تحلیل داده‌های ساختاریافته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی گراف‌های دانش برای توسعه سامانه‌های هوشمند و تحلیل داده‌های ساختاریافته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: مهندسی دانش و مدل‌سازی معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین گراف دانش در هوش مصنوعی
• 2. ساختار داده‌های گراف و تفاوت آن با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 3. معرفی مدل‌سازی معنایی و هستی‌شناسی در مهندسی دانش
• 4. زبان‌های مدل‌سازی داده‌های پیوندی و استاندارد RDF
• 5. کاربرد مدل‌های توصیف منبع در بازنمایی دانش
• 6. مدیریت و پرس‌وجوی داده‌ها با زبان SPARQL
• 7. معماری گراف‌های دانش در سامانه‌های هوشمند
• 8. روش‌های استخراج موجودیت‌ها از متون غیرساختاریافته
• 9. تکنیک‌های تشخیص رابطه بین موجودیت‌ها
• 10. یکپارچه‌سازی داده‌های ناهمگون در گراف دانش
• 11. مفهوم هستی‌شناسی در وب معنایی و کاربردهای آن
• 12. زبان‌های هستی‌شناسی و منطق توصیفی در نمایش دانش
• 13. مدل‌سازی سلسله‌مراتب و روابط در گراف‌های دانش
• 14. کیفیت داده‌ها و پاک‌سازی در فرآیند ساخت گراف
• 15. روش‌های ذخیره‌سازی و بازیابی گراف‌های دانش در مقیاس بزرگ
• 16. به‌کارگیری گراف‌های دانش در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 17. تحلیل روابط پیچیده با استفاده از الگوریتم‌های پیمایش گراف
• 18. تلفیق گراف دانش با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 19. جاسازی گراف و برداری‌سازی موجودیت‌ها و روابط
• 20. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 21. مدل‌سازی دانش خبره در سامانه‌های تصمیم‌یار
• 22. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در گراف‌های دانش
• 23. مدیریت فراداده‌ها و حکمرانی داده در سازمان‌ها
• 24. ارزیابی عملکرد و دقت مدل‌های گراف دانش
• 25. کاربردهای گراف دانش در تحلیل داده‌های کلان دولتی و سازمانی
• 26. مقیاس‌پذیری و توزیع‌شدگی در سیستم‌های گراف دانش
• 27. یکپارچه‌سازی گراف‌های دانش با پایگاه‌های داده گراف‌محور
• 28. پیاده‌سازی کاربردی گراف دانش در محیط‌های عملیاتی
• 29. آینده پژوهی در حوزه مهندسی دانش و هوش مصنوعی
• 30. ارائه گزارش و بصری‌سازی داده‌های گراف در سامانه‌های مدیریتی