کتاب گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
  • 2. مفاهیم پایه‌ای گراف‌ها: گره‌ها، یال‌ها، ویژگی‌ها
  • 3. نمایش گراف‌های دانش: RDF، Property Graph
  • 4. زبان‌های پرس‌وجو برای گراف‌های دانش: SPARQL
  • 5. پایگاه داده‌های گراف: Neo4j، Amazon Neptune، JanusGraph
  • 6. مدل‌سازی داده با گراف‌های دانش: هستی‌شناسی‌ها و Ontologyها
  • 7. معرفی OWL و کاربرد آن در گراف‌های دانش
  • 8. استخراج اطلاعات از متن برای ساخت گراف‌های دانش
  • 9. پردازش زبان طبیعی (NLP) و گراف‌های دانش
  • 10. Entity Recognition و Entity Linking
  • 11. Relation Extraction و نقش آن در گراف‌های دانش
  • 12. Knowledge Graph Embedding: معرفی و کاربردها
  • 13. TransE: الگوریتم و نحوه پیاده‌سازی
  • 14. TransR و TransH: بهبود الگوریتم‌های Embedding
  • 15. DistMult و ComplEx: مدل‌های Embedding پیشرفته
  • 16. ارزیابی مدل‌های Knowledge Graph Embedding
  • 17. گراف‌های دانش و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 18. یادگیری ماشین بر روی گراف‌های دانش: GCN
  • 19. Graph Convolutional Networks (GCN)
  • 20. Graph Attention Networks (GAT)
  • 21. استفاده از گراف‌های دانش در Question Answering
  • 22. گراف‌های دانش و استدلال خودکار
  • 23. قواعد استنتاج در گراف‌های دانش
  • 24. توضیح‌پذیری در یادگیری ماشین با استفاده از گراف‌های دانش
  • 25. کاربرد گراف‌های دانش در تشخیص تقلب
  • 26. گراف‌های دانش در حوزه سلامت و پزشکی
  • 27. ساخت گراف‌های دانش از داده‌های جدول‌بندی شده
  • 28. تکمیل گراف دانش (Knowledge Graph Completion)
  • 29. کاربرد گراف‌های دانش در مدیریت دانش سازمانی
  • 30. چالش‌ها و محدودیت‌های گراف‌های دانش
  • 31. ابزارهای ساخت و مدیریت گراف‌های دانش
  • 32. مثال‌های کاربردی گراف‌های دانش در صنایع مختلف

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.