اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پایتون و گراف‌های دانش: همگام‌سازی جستجوی معنایی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون و گراف‌های دانش: همگام‌سازی جستجوی معنایی

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه جستجوی معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایتون برای کار با گراف‌های دانش
• 2. مقدمه‌ای بر مفاهیم گراف‌های دانش
• 3. ساختارهای دادهٔ پایه در پایتون
• 4. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
• 5. مفاهیم اساسی نظریهٔ گراف
• 6. انواع یال‌ها و راس‌ها در گراف‌ها
• 7. نمایش گراف‌ها در پایتون (لیست مجاورت، ماتریس مجاورت)
• 8. پیاده‌سازی ساختارهای گراف در پایتون
• 9. الگوریتم‌های پیمایش گراف (BFS, DFS)
• 10. کاربرد الگوریتم‌های پیمایش در پایتون
• 11. مبانی جستجوی معنایی
• 12. مفهوم واژگان و روابط در گراف‌های دانش
• 13. ساخت واژگان‌نامهٔ معنایی
• 14. نمایش معنایی مفاهیم با استفاده از بردارها (Word Embeddings)
• 15. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 16. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 17. طبقه‌بندی با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 21. مفهوم پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 23. استخراج ویژگی از متن
• 24. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 25. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 26. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 27. مقایسهٔ پایگاه‌های دادهٔ رابطه‌ای و گراف
• 28. معماری پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 29. زبان‌های پرس‌وجوی پایگاه‌های دادهٔ گراف (Cypher, SPARQL)
• 30. پایگاه‌های دادهٔ گراف متن‌باز (Neo4j, ArangoDB)
• 31. نصب و پیکربندی Neo4j
• 32. مدل‌سازی داده در Neo4j
• 33. نوشتن پرس‌وجوهای Cypher
• 34. جستجو در گراف‌های دانش با Cypher
• 35. مفاهیمRDF و سه‌تایی‌ها (Triples)
• 36. زبان SPARQL برای پرس‌وجوی RDF
• 37. مقدمه‌ای بر پروتکل‌های وب معنایی (Linked Data)
• 38. استفاده از داده‌های پیوندی (Linked Data)
• 39. ابزارهای ساخت و مدیریت گراف‌های دانش
• 40. کتابخانهٔ NetworkX برای کار با گراف‌ها در پایتون
• 41. ایجاد و دستکاری گراف‌ها با NetworkX
• 42. تحلیل ویژگی‌های گراف با NetworkX
• 43. بصری‌سازی گراف‌ها در پایتون (Matplotlib, Plotly)
• 44. مقدمه‌ای بر جستجوی معنایی در پایتون
• 45. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با استفاده از گراف‌های دانش
• 46. تطبیق الگو در گراف‌های دانش
• 47. رابطهٔ گراف‌های دانش و جستجوی معنایی
• 48. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
• 49. ساخت سیستم توصیه‌گر مبتنی بر گراف
• 50. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر با جستجوی معنایی
• 51. کاربرد گراف‌های دانش در پاسخگویی به سوالات
• 52. معماری سیستم‌های پاسخگویی به سوالات
• 53. استخراج اطلاعات از متن برای ساخت گراف دانش
• 54. تولید گراف دانش از داده‌های ساختاریافته
• 55. تولید گراف دانش از داده‌های بدون ساختار
• 56. پاکسازی و اعتبارسنجی گراف‌های دانش
• 57. مدیریت نسخه‌های گراف‌های دانش
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای گراف‌ها (GNNs)
• 59. کاربرد GNNs در پیش‌بینی یال
• 60. کاربرد GNNs در طبقه‌بندی راس
• 61. کاربرد GNNs در تولید گراف دانش
• 62. مفاهیم کلیدی در گرافی‌سازی داده‌ها
• 63. استخراج موجودیت‌ها و روابط از متن
• 64. نرم‌افزارهای کمکی برای استخراج اطلاعات
• 65. تکنیک‌های ادغام اطلاعات از منابع مختلف
• 66. مدیریت عدم قطعیت در گراف‌های دانش
• 67. ارزیابی کیفیت گراف‌های دانش
• 68. متریک‌های ارزیابی گراف‌های دانش
• 69. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 70. استفاده از شاخص‌گذاری (Indexing) در پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 71. ملاحظات امنیتی در گراف‌های دانش
• 72. حریم خصوصی در داده‌های گراف
• 73. اخلاق در هوش مصنوعی و گراف‌های دانش
• 74. کاربرد گراف‌های دانش در حوزهٔ سلامت
• 75. کاربرد گراف‌های دانش در حوزهٔ مالی
• 76. کاربرد گراف‌های دانش در حوزهٔ آموزش
• 77. کاربرد گراف‌های دانش در حوزهٔ حقوق
• 78. کاربرد گراف‌های دانش در حوزهٔ علم و پژوهش
• 79. کاربرد گراف‌های دانش در حوزهٔ هوش تجاری
• 80. مقدمه‌ای بر استانداردهای وب معنایی
• 81. استفاده از OWL برای مدل‌سازی دامنه
• 82. استفاده از SKOS برای واژگان‌نامه‌ها
• 83. مبانی منطق در گراف‌های دانش
• 84. قواعد استنتاج در گراف‌های دانش
• 85. پیاده‌سازی استنتاج منطقی با ابزارهای موجود
• 86. مفاهیم یادگیری تقویتی در گراف‌های دانش
• 87. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 88. کاربرد یادگیری تقویتی در مسیریابی گراف
• 89. مباحث پیشرفته در جستجوی معنایی
• 90. جستجوی چندوجهی (Multimodal Search)
• 91. جستجوی مبتنی بر زمینه (Contextual Search)
• 92. طراحی رابط‌های کاربری تعاملی برای گراف‌های دانش
• 93. کاربرد بلاک‌چین در گراف‌های دانش
• 94. امنیت و شفافیت در گراف‌های دانش با بلاک‌چین
• 95. مقدمه‌ای بر آیندهٔ گراف‌های دانش
• 96. روندها و چالش‌های آینده
• 97. توسعهٔ ابزارها و پلتفرم‌های گراف دانش
• 98. نقش گراف‌های دانش در هوش مصنوعی عمومی
• 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی