کتاب صوتی پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند استخراج دانش با استفاده از Neo4j و مدل‌های زبانی محلی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند استخراج دانش با استفاده از Neo4j و مدل‌های زبانی محلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: گراف‌های دانش و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه گراف‌های دانش در سیستم‌های تصمیم‌گیر
• 2. معماری سامانه‌های استخراج دانش مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با پایگاه داده‌های گرافی و رویکرد Neo4j
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با Neo4j
• 5. مدل‌سازی داده‌ها در گراف: گره‌ها، روابط و ویژگی‌ها
• 6. زبان پرس‌وجوی Cypher: مفاهیم پایه و دستورات پیمایش
• 7. مدیریت اتصال میان مدل‌های زبانی محلی و پایگاه داده گرافی
• 8. مفاهیم زنجیره پردازش متن با استفاده از کتابخانه Langchain
• 9. استخراج موجودیت‌ها از متون غیرساختاریافته
• 10. شناسایی روابط معنایی بین مفاهیم در متون فارسی و انگلیسی
• 11. پیش‌پردازش متون برای استخراج دقیق دانش
• 12. معرفی مدل‌های زبانی محلی و مزایای استفاده از آن‌ها
• 13. به‌کارگیری مدل Phi3 برای تحلیل محتوای متنی
• 14. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی برای استخراج ساختاریافته داده
• 15. تبدیل خروجی مدل‌های زبانی به فرمت‌های قابل درج در گراف
• 16. طراحی طرح‌واره یا اسکیما برای ذخیره‌سازی دانش استخراج‌شده
• 17. پیاده‌سازی فرآیند تزریق داده به Neo4j با Langchain
• 18. مدیریت خطاهای استخراج و پاک‌سازی داده‌های نویزدار
• 19. استخراج دانش از اسناد سازمانی و فنی
• 20. ایجاد گراف‌های دانش سلسله‌مراتبی
• 21. پیاده‌سازی فرآیند جستجوی معنایی در گراف دانش
• 22. تلفیق جستجوی برداری و جستجوی گرافی
• 23. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در Neo4j برای تحلیل داده‌های کلان
• 24. ارزیابی دقت استخراج دانش توسط مدل‌های زبانی محلی
• 25. تکنیک‌های به‌روزرسانی گراف دانش با داده‌های جدید
• 26. امنیت در سامانه‌های هوشمند: حفاظت از داده‌ها و دسترسی‌های کاربر
• 27. مدیریت حافظه در پردازش گراف‌های بزرگ
• 28. تجسم داده‌های گرافی برای تحلیل‌گران
• 29. استفاده از الگوریتم‌های گراف برای کشف الگوهای پنهان
• 30. بررسی کارایی سیستم در مقیاس‌های کلان
• 31. یکپارچه‌سازی سامانه استخراج دانش با کاربردهای مدیریتی
• 32. طراحی رابط کاربری برای تعامل با گراف دانش
• 33. استفاده از یادگیری ماشین برای غنی‌سازی گراف‌های دانش
• 34. پایش و نگهداری سامانه‌های هوشمند استخراج دانش
• 35. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سامانه مدیریت دانش سازمانی
• 36. بررسی چالش‌های استخراج دانش از متون تخصصی فارسی
• 37. توسعه ابزارهای خودکارسازی در زنجیره استخراج دانش
• 38. بهبود کیفیت استخراج با استفاده از تکنیک‌های بازخورد انسانی
• 39. گسترش گراف دانش با استفاده از منابع داده‌های ساختاریافته
• 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر دانش استخراج شده