کتاب صوتی ارتقای دقت و استنادپذیری مدل‌های زبانی با استفاده از گراف‌های دانش (رویکرد GIVE)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارتقای دقت و استنادپذیری مدل‌های زبانی با استفاده از گراف‌های دانش (رویکرد GIVE)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و پایگاه‌های دانش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های استنادپذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چالش توهم در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 3. مفاهیم پایه در بازنمایی دانش و گراف‌های دانش
• 4. ساختار داده‌ای گراف دانش و نقش آن در بهبود هوش مصنوعی
• 5. مقایسه مدل‌های زبانی متنی و سیستم‌های مبتنی بر دانش ساختاریافته
• 6. معرفی رویکرد GIVE در یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی و گراف دانش
• 7. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های متنی برای استخراج دانش
• 8. روش‌های استخراج خودکار موجودیت‌ها و روابط از متون
• 9. تکنیک‌های مدل‌سازی هستی‌شناسی در گراف‌های دانش
• 10. ارزیابی کیفیت و صحت داده‌ها در پایگاه‌های دانش
• 11. معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر گراف
• 12. تکنیک‌های تزریق دانش گراف به مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. استفاده از گراف دانش برای افزایش دقت استنتاج منطقی
• 14. مدیریت عدم قطعیت در گراف‌های دانش و مدل‌های زبانی
• 15. استراتژی‌های جستجوی معنایی در گراف‌های دانش
• 16. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای چندمرحله‌ای برای استخراج پاسخ‌های دقیق
• 17. تکنیک‌های ترکیب بردارهای متنی و ساختارهای گرافی
• 18. روش‌های اعتبارسنجی خروجی‌های مدل با استفاده از گراف دانش
• 19. مکانیزم‌های استناد به منابع در پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش مستند
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترکیبی با معیارهای دقت و صحت
• 22. مقایسه روش‌های RAG ساده با رویکرد GIVE
• 23. مدیریت پویای گراف‌های دانش در سیستم‌های هوشمند
• 24. تکنیک‌های فشرده‌سازی و بهینه‌سازی گراف‌های دانش برای کاربردهای بلادرنگ
• 25. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از پایگاه‌های دانش محلی
• 26. استانداردهای تبادل داده‌های ساختاریافته در هوش مصنوعی
• 27. حل تعارضات اطلاعاتی در داده‌های چندمنبعی
• 28. کاربرد گراف‌های دانش در تحلیل متون تخصصی فارسی
• 29. نقش تحلیل گراف در بهبود درک مفاهیم انتزاعی
• 30. استراتژی‌های به‌روزرسانی پایگاه دانش با استفاده از جریان داده‌های جدید
• 31. معماری سیستم‌های مبتنی بر دانش قابل‌تفسیر
• 32. بهبود شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های زبانی با گراف دانش
• 33. روش‌های ارزیابی جامع استنادپذیری در سیستم‌های تولید محتوا
• 34. چالش‌های مقیاس‌پذیری در گراف‌های دانش حجیم
• 35. مدیریت هوشمند منابع در سیستم‌های استنتاج مبتنی بر گراف
• 36. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با استفاده از بازخورد گراف دانش
• 37. بررسی آینده تعامل بین مدل‌های زبانی و دانش ساختاریافته
• 38. اخلاق در توسعه سیستم‌های هوشمند با تکیه بر منابع دانش معتبر
• 39. ارائه یک پروژه جامع پیاده‌سازی سیستم مبتنی بر گراف دانش