دوره آموزشی مهندسی داده نمودارهای دانشی برای کاربردهای هوش مصنوعی تولیدی

این دوره پیشرفته، یه پل خیلی خوب بین مهندسی داده سنتی و کاربردهای جدید هوش مصنوعی می‌زنه، همه‌اش درباره‌ی گراف‌های دانش یا همون Knowledge Graphs.
این دوره مخصوص دانشمندای داده و مهندسای داده طراحی شده و مدرسش، اشلی فیت، یه چارچوب کاربردی بهت معرفی می‌کنه که باهاش می‌تونی راه‌حل‌های هوش مصنوعی نوروسیمبولیک رو پیاده‌سازی کنی.

توی این دوره یاد می‌گیری چطوری نیازهای داده‌ای رو ارزیابی کنی، گراف‌های دانش قوی بسازی، فرایندهای ETL (یعنی استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها) رو به شکل بهینه اجرا کنی، و با چالش‌های سخت مثل شناسایی و یکپارچه‌سازی موجودیت‌های پیچیده کنار بیای.

اشلی توی مسیر آموزشش، مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی میاره، نکات پرتکرار و اشتباهات رایج رو می‌شکافته و بهترین روش‌ها رو نشون می‌ده تا بتونی سیستم‌هایی بسازی که هم مقیاس‌پذیر باشن و هم به راحتی نگهداری بشن، ضمن اینکه بتونن به خوبی با سیستم‌های هوش مصنوعی دیگه ترکیب بشن.

🎯 اهداف یادگیری:
درک کامل مفاهیم و کاربردهای Knowledge Graph در مهندسی داده و AI
یادگیری نحوه ارزیابی دقیق نیازهای داده‌ای پروژه‌ها
ساخت گراف‌های دانش قدرتمند و مقاوم
پیاده‌سازی فرایندهای ETL بهینه و کاربردی
مدیریت و حل چالش‌های پیچیده مرتبط با موجودیت‌ها (Entity Resolution)
آشنایی با نمونه‌های واقعی و پروژه‌های عملی در زمینه گراف دانش
شناخت اشتباهات رایج و روش‌های جلوگیری از آنها
ایجاد سیستم‌های مقیاس‌پذیر و نگهداری‌پذیر در حوزه Knowledge Graph
یادگیری ادغام گراف دانش با سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن
توسعه مهارت‌های پیشرفته در مهندسی داده و هوش مصنوعی نوروسیمبولیک