کتاب صوتی گراف‌های دانش: اصول، کاربردها و آینده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گراف‌های دانش: اصول، کاربردها و آینده

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: پایگاه‌های دانش و وب معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
• 2. مفاهیم پایه گراف‌ها و شبکه‌ها
• 3. نمایش دانش: روش‌های سنتی و مدرن
• 4. معماری پایگاه‌های دانش
• 5. زبان‌های توصیف دانش: RDF و OWL
• 6. سه‌گانه‌های RDF: سوژه، رابطه، شیء
• 7. فضای نام‌ها و URIها در گراف‌های دانش
• 8. استدلال و استنتاج در گراف‌های دانش
• 9. موتورهای استنتاج و قوانین
• 10. پرس‌وجو در گراف‌های دانش: SPARQL
• 11. نصب و پیکربندی پایگاه داده گراف محور
• 12. Neo4j: معرفی و مبانی کار با آن
• 13. Gremlin: زبان پرس‌وجوی گراف
• 14. MongoDB و گراف‌ها: رویکردی متفاوت
• 15. مدل‌سازی داده‌ها برای گراف‌های دانش
• 16. طراحی اسکیمای گراف دانش
• 17. انتخاب ویژگی‌ها و روابط مناسب
• 18. کیفیت داده‌ها در گراف‌های دانش
• 19. پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• 20. ادغام داده‌ها از منابع مختلف
• 21. استخراج اطلاعات از متن با استفاده از گراف‌های دانش
• 22. پردازش زبان طبیعی و گراف‌های دانش
• 23. یادگیری ماشین و گراف‌های دانش
• 24. توصیه‌گرها بر پایه گراف‌های دانش
• 25. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با گراف‌های دانش
• 26. کاربرد گراف‌های دانش در مدیریت دانش سازمانی
• 27. مدیریت اطلاعات محصول با گراف‌های دانش
• 28. گراف‌های دانش در حوزه سلامت و پزشکی
• 29. کاربرد گراف‌های دانش در تجارت الکترونیک
• 30. گراف‌های دانش و اینترنت اشیا (IoT)
• 31. گراف‌های دانش و شهر هوشمند
• 32. امنیت و حریم خصوصی در گراف‌های دانش
• 33. مقیاس‌پذیری و عملکرد گراف‌های دانش
• 34. گراف‌های دانش توزیع‌شده
• 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو در گراف‌های دانش
• 36. مبانی معناشناسی وب
• 37. Linked Data و اصول آن
• 38. SDO: توصیف داده‌های ساختاریافته
• 39. SKOS: سازماندهی دانش با استفاده از واژگان
• 40. DBpedia: استخراج دانش از ویکی‌پدیا
• 41. Wikidata: پایگاه دانش آزاد و چندزبانه
• 42. Schema.org: نشانه‌گذاری داده‌های ساختاریافته برای موتورهای جستجو
• 43. Google Knowledge Graph: معرفی و کاربردها
• 44. Microsoft Academic Knowledge Graph
• 45. IBM Watson Knowledge Studio
• 46. ساخت و استقرار یک گراف دانش نمونه
• 47. ابزارهای مدیریت گراف دانش
• 48. آینده گراف‌های دانش و فناوری‌های مرتبط
• 49. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی گراف‌های دانش
• 50. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از گراف‌های دانش
• 51. مفاهیم پیشرفته مدل‌سازی گراف
• 52. روش‌های ارزیابی کیفیت گراف‌های دانش
• 53. تکنیک‌های کشف دانش در گراف‌ها