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Passer des plateformes de données aux plateformes de connaissances - De l'architecture des données à l'IA d'entreprise
Découvrez comment les plateformes et les graphes de connaissances révolutionnent l'IA en entreprise en transformant les architectures de données traditionnelles en systèmes de connaissances dynamiques et riches en contexte pour une utilisation améliorée des données.
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Aperçu
Découvrez comment les plateformes et les graphes de connaissances révolutionnent l'IA en entreprise en transformant les architectures de données traditionnelles en systèmes de connaissances dynamiques et riches en contexte pour une utilisation améliorée des données.
Programme
- Introduction aux plateformes de données et de connaissances
- Architectures de données traditionnelles
- Transition des données à la connaissance
- Construction de graphes de connaissances
- Exploitation des plateformes de connaissances dans l'IA d'entreprise
- Cas d'utilisation et applications
- Outils et technologies
- Défis et meilleures pratiques
- Tendances futures des plateformes de connaissances et de l'IA
- Conclusion et récapitulatif du cours
Aperçu des plateformes de données
Introduction aux plateformes de connaissances
Le rôle des graphes de connaissances dans l'IA d'entreprise
Composants et fonctions des architectures de données
Limites des infrastructures de données traditionnelles
Comprendre le contexte et la sémantique dans les données
Intégration et interopérabilité des données
Introduction des métadonnées et des ontologies
Bases de la théorie des graphes et des réseaux
Technologies clés : RDF, OWL, SPARQL
Stratégies de conception et de mise en œuvre
Amélioration de la découverte et de l'utilisation des données
Activation de l'analytique avancée et de l'apprentissage machine
Applications spécifiques à l'industrie (finance, santé, etc.)
Études de cas de mises en œuvre réussies de plateformes de connaissances
Aperçu des plateformes et logiciels actuels
Analyse comparative des outils de graphes de connaissances populaires
Aborder l'évolutivité et la performance
Assurer la qualité et la cohérence des données
Stratégies de gestion du changement dans les organisations
Technologies émergentes et innovations
Le rôle évolutif de l'IA dans les systèmes de connaissance
Points clés à retenir
Voies et ressources d'apprentissage futures
Sujets
Science des données