Udemy – Knowledge Graph Engineering with Python 2026-8

در تاریخ: 1405/07/07 10:14:42

در: آموزش تصویری،فناوری اطلاعات و نرم افزار

توضیحات

Knowledge Graph Engineering with Python، دوره آموزش مهندسی گراف دانش با Python توسط آکادمی یودمی منتشر شده است.سیستم های هوش مصنوعی سازمانی به چیزی فراتر از مدل های زبانی بزرگ نیاز دارند. این سیستم ها به دانش ساختاریافته، درک معنایی، قابلیت استدلال و تصمیم گیری قابل توضیح متکی هستند. در این دوره یاد می گیرید چگونه با استفاده از فناوری های مدرن وب معنایی و روش های مهندسی هوش مصنوعی سازمانی، یک دستیار مبتنی بر گراف دانش برای حوزه سلامت طراحی و پیاده سازی کنید. شما با طراحی آنتولوژی های پزشکی، نمایش دانش با استفاده از RDF و OWL، مدل سازی روابط میان موجودیت های بالینی و ساخت گراف دانشی هوشمند برای انجام جستجوها و استدلال های معنایی آشنا خواهید شد. همچنین خواهید آموخت که چگونه نمایش دانش مبتنی بر آنتولوژی به سامانه های هوش مصنوعی کمک می کند تا در سناریوهای پیچیده سلامت، پاسخ هایی دقیق، قابل توضیح و متناسب با زمینه ارائه دهند. این دوره رویکردی کاملاً عملی دارد و مباحثی مانند مدل سازی آنتولوژی، سه تایی های RDF، کلاس ها و ویژگی های OWL، پرس و جوهای SPARQL، نمایش دانش سلامت، استدلال معنایی و ادغام این فناوری ها در یک دستیار گراف دانش سازمانی را پوشش می دهد. در طول دوره با مثال های واقعی حوزه سلامت کار می کنید و تجربه عملی ساخت یک سیستم معنایی هوشمند از صفر را به دست می آورید. همچنین با مفاهیم مهندسی آنتولوژی، فناوری های وب معنایی، RDF، OWL، نرم افزار Protégé و طراحی آنتولوژی سازمانی آشنا می شوید که پایه اصلی توسعه راهکارهای مبتنی بر گراف دانش محسوب می شوند. این دوره برای مهندسان نرم افزار، مهندسان هوش مصنوعی، مهندسان داده، مهندسان دانش، معماران راهکار، پژوهشگران و تمامی علاقه مندان به هوش مصنوعی سازمانی، فناوری های معنایی و گراف های دانش طراحی شده است و مهارت های لازم برای توسعه سامانه های هوشمند مبتنی بر آنتولوژی در محیط های واقعی سازمانی را ارائه می دهد.

آنچه خواهید آموخت

ساخت برنامه های مبتنی بر گراف دانش سلامت در سطح سازمانی با استفاده از Python، Neo4j و بهترین شیوه های مهندسی گراف دانش.
اعتبارسنجی و نگهداری گراف های دانش حوزه سلامت با استفاده از SHACL همراه با تضمین کیفیت داده، سازگاری معنایی و یکپارچگی اطلاعات.
توسعه APIهای مبتنی بر REST و سرویس های بک اند برای جستجو، مدیریت و یکپارچه سازی گراف های دانش با نرم افزارهای سازمانی.
طراحی برنامه های معنایی مقیاس پذیر از طریق ترکیب آنتولوژی های سلامت، پایگاه های داده گرافی، استدلال معنایی و تحلیل های مبتنی بر گراف.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

مهندسان هوش مصنوعی، مهندسان داده و معماران راهکار که به دنبال یکپارچه سازی گراف های دانش سلامت با نرم افزارهای سازمانی هستند.
مهندسان گراف دانش، مهندسان آنتولوژی و متخصصان وب معنایی که قصد توسعه راهکارهای معنایی آماده بهره برداری را دارند.
مهندسان نرم افزار و توسعه دهندگان بک اند که می خواهند با استفاده از Python و Neo4j برنامه های سازمانی مبتنی بر گراف دانش ایجاد کنند.
پژوهشگران، متخصصان انفورماتیک سلامت و دانشجویان تحصیلات تکمیلی که به دنبال تجربه عملی در ساخت سامانه های گراف دانش مقیاس پذیر هستند.
افرادی که دوره مهندسی آنتولوژی سلامت سازمانی با Protégé، RDF، OWL و SPARQL را گذرانده اند یا دانش معادل آن را دارند و می خواهند به سطح مهندسی گراف دانش سازمانی ارتقا پیدا کنند.

مشخصات دوره Knowledge Graph Engineering with Python

ناشر : Udemy
مدرس : Suchismita Sahu
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: متوسط
مدت زمان آموزش: 4 ساعت و 55 دقیقه

سر فصل های دوره Knowledge Graph Engineering with Python

Knowledge Graph Engineering with Python

پیش نیاز های دوره

A basic understanding of RDF, OWL, SPARQL, and ontology engineering concepts. Completion of Part 1 is recommended but not mandatory.
Basic knowledge of Python programming, including variables, functions, and working with libraries.
Familiarity with graph databases or a willingness to learn Neo4j and Cypher during the course.
A computer running Windows, macOS, or Linux with permission to install free software such as Python, Neo4j Desktop, Docker (optional), and Visual Studio Code.
No prior experience with SHACL, enterprise knowledge graphs, or semantic application development is required. These concepts are taught step by step throughout the course.