پی سی دانلود - knowledge-graphs

امروزه با پیچیده‌تر شدن ارتباطات داده‌ای، مدل‌های سنتی و رابطه‌ای دیگر پاسخگوی نیازهای مدرن نیستند. این دوره آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از سطح صفر با دنیای پایگاه داده‌های گرافی آشنا کرده و آن‌ها را به سطحی برساند که بتوانند اپلیکیشن‌های دنیای واقعی را مدل‌سازی و اجرا کنند. در این مسیر آموزشی، تفاوت‌های بنیادین میان پایگاه داده‌های رابطه‌ای و گرافی بررسی می‌شود و نحوه استفاده سیستم‌های مدرن از گراف‌ها برای نمایش روابط پیچیده تدریس می‌گردد. تمرکز اصلی این دوره بر روی ابزارهای قدرتمندی نظیر Neo4j و زبان برنامه‌نویسی پایتون است تا دانش‌جویان بتوانند خطوط لوله داده‌ای خود را خودکارسازی کنند.
علاوه بر مفاهیم پایه، این دوره به مباحث پیشرفته‌تری همچون گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و تکنولوژی نوین GraphRAG می‌پردازد که در توسعه هوش مصنوعی نقش کلیدی دارند. شرکت‌کنندگان با تئوری گراف شامل مفاهیمی مانند گره‌ها، روابط، گراف‌های جهت‌دار و بدون دور (DAG) آشنا می‌شوند و الگوریتم‌های حیاتی نظیر کوتاه‌ترین مسیر، جستجوی اول سطح (BFS) و جستجوی اول عمق (DFS) را به صورت عملی پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین، این دوره با پوشش دادن مفاهیم RDF و SPARQL، دیدگاهی جامع از گراف‌های معنایی و ویژگی‌های آن‌ها ارائه می‌دهد. پروژه‌های عملی متعددی از جمله سیستم‌های مسیریابی و تشخیص کلاهبرداری در طول دوره گنجانده شده است تا یادگیری به صورت کاملاً کاربردی تثبیت شود.
این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان، از جمله توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان داده، دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی که به دنبال معماری‌های مدرن داده هستند، بسیار ارزشمند است. با توجه به استفاده روزافزون از گراف‌ها در شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های پیشنهادگر، تسلط بر این حوزه یک مزیت رقابتی بزرگ در بازار کار محسوب می‌شود.
در دوره Graph Databases: Neo4j, RDF, Knowledge Graphs & GraphRAG با مفاهیم، الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر گراف آشنا خواهید شد.

این دوره‌ آموزشی که برای مبتدیان طراحی شده است، مبانی GraphRAG (تولید مبتنی بر بازیابی افزوده گراف) را معرفی می‌کند. این یک تکنیک پیشرفته است که گراف‌های دانش را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا ارتباط متنی و دقت را افزایش دهد. این دوره که برای متخصصان و دانشجویانی که به‌تازگی با GraphRAG آشنا می‌شوند، طراحی شده، مفاهیم کلیدی مانند ساختارهای گراف، گره‌ها، یال‌ها و روابط را پوشش می‌دهد. همچنین، مهارت‌های عملی در ساخت و پیکربندی مدل‌های GraphRAG آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان در این دوره، از طریق تمرین‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، با نحوه‌ یکپارچه‌سازی GraphRAG در فرآیندهای کاری موجود آشنا می‌شوند تا بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی غنی و مبتنی بر داده ایجاد کنند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا بتوانند از طریق پروژه‌های مختلف، این تکنیک را در یک خط تولید هوش مصنوعی مولد به کار ببرند و به درک کاملی از آن برسند. این دوره برای هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در هوش مصنوعی گسترش دهد و به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای بهبود دقت و ارتباط اطلاعات در سیستم‌های هوش مصنوعی است، مناسب است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای پیچیده گراف برای سازماندهی و بازیابی اطلاعات استفاده کنند و در نهایت، مدل‌های هوش مصنوعی مولد دقیق‌تر و کاربردی‌تری بسازند. این دوره درک عمیقی از اینکه چگونه GraphRAG می‌تواند به حل چالش‌های دنیای واقعی کمک کند، ارائه می‌دهد و شرکت‌کنندگان را برای پیاده‌سازی این تکنیک در پروژه‌های آینده آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی GraphRAG Essential Training با تکنیک GraphRAG در هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.