داده‌ها در دنیای واقعی اغلب به شکل گراف‌ها ظهور می‌کنند. از شبکه‌های اجتماعی و روابط بین کاربران گرفته تا مولکول‌ها در شیمی، ساختار پروتئین‌ها در زیست‌شناسی، سیستم‌های توصیه‌گر، و حتی شبکه‌های حمل و نقل، همگی نمونه‌هایی از داده‌های گراف‌محور هستند. شبکه‌های عصبی سنتی که بر روی داده‌های جدولی یا متوالی کار می‌کنند، در مواجهه با این ساختارها با محدودیت‌های جدی روبرو هستند. GNNها با در نظر گرفتن همسایگی و روابط بین گره‌ها، قادر به یادگیری ویژگی‌های قدرتمند و انجام پیش‌بینی‌های دقیق بر روی این نوع داده‌ها هستند.

این دوره برای افراد زیر بسیار مناسب است:

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال گسترش دانش خود در حوزه مدل‌سازی داده‌های پیچیده هستند.
• پژوهشگران دانشگاهی و دانشجویان رشته‌های مرتبط با هوش مصنوعی، علوم کامپیوتر، مهندسی برق، و ریاضیات.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار علاقه‌مند به پیاده‌سازی راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند شبکه‌های اجتماعی، بیوانفورماتیک، و تحلیل داده‌های مکانی.
• هر کسی که به دنبال درک عمیق‌تری از نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی در مواجهه با داده‌های ساختاریافته به شکل گراف است.

این دوره آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که شما را گام به گام از مفاهیم اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته GNN همراهی کند. سرفصل‌های اصلی دوره عبارتند از:

مبانی گراف و توپولوژی

• تعریف گراف، گره‌ها، یال‌ها و ویژگی‌های گراف.
• انواع گراف‌ها: جهت‌دار، بدون جهت، وزنی، همگن، ناهمگن.
• مفاهیم مربوط به همسایگی، مسیر، اتصال و مولفه‌ها.
• نمایش ماتریسی گراف‌ها: ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix) و ماتریس درجه (Degree Matrix).

مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی

• مروری بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
• ساختار شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها، توابع فعال‌سازی.
• روش‌های بهینه‌سازی و پس‌انتشار خطا (Backpropagation).
• مروری بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و بازگشتی (RNN) به عنوان پیش‌زمینه‌ای برای GNN.

شبکه‌های عصبی گراف (GNN) – مفاهیم هسته‌ای

• ایده اصلی GNN: انتشار اطلاعات (Message Passing).
• مکانیسم یادگیری ویژگی گره‌ها با استفاده از همسایگان.
• مراحل اصلی در یک GNN: تجمیع (Aggregation)، ترکیب (Combination)، و به‌روزرسانی (Update).
• تفاوت GNNها با شبکه‌های عصبی سنتی.

انواع مدل‌های GNN

• Graph Convolutional Networks (GCNs): آشنایی با فرمول‌بندی کلاسیک GCN و کاربردهای آن.
• Graph Attention Networks (GATs): یادگیری وزن‌های متغیر برای همسایگان با استفاده از مکانیسم توجه.
• GraphSAGE: روشی نمونه‌بردار-محور برای یادگیری نمایش گره‌ها در گراف‌های بزرگ.
• Message Passing Neural Networks (MPNNs): یک چارچوب کلی برای انواع GNNها.

کاربردهای عملی GNN

• طبقه‌بندی گره (Node Classification): پیش‌بینی برچسب یک گره در گراف، مانند تشخیص حساب‌های جعلی در شبکه‌های اجتماعی.
• پیش‌بینی یال (Edge Prediction): پیش‌بینی وجود یا ویژگی یک یال بین دو گره، مانند پیشنهاد دوستان یا ارتباطات علمی.
• طبقه‌بندی گراف (Graph Classification): تعیین برچسب برای کل گراف، مانند دسته‌بندی مولکول‌ها بر اساس خواص شیمیایی.
• تولید گراف (Graph Generation): یادگیری نحوه ساخت گراف‌های جدید با ویژگی‌های مطلوب.
• سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems): استفاده از GNN برای ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده.

پیاده‌سازی با کتابخانه‌های پیشرفته

• کار با کتابخانه PyTorch Geometric (PyG): یک کتابخانه قدرتمند برای GNN در PyTorch.
• کار با کتابخانه Deep Graph Library (DGL): چارچوبی انعطاف‌پذیر برای GNN که از چندین فریم‌ورک یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند.
• آموزش گام به گام پیاده‌سازی مدل‌های GNN بر روی مجموعه داده‌های واقعی.
• مدل‌سازی داده‌های سری زمانی بر روی گراف‌ها.

پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

در طول دوره، با انجام پروژه‌های عملی، دانش تئوری خود را تثبیت خواهید کرد. برخی از پروژه‌هایی که پوشش داده خواهند شد:

• ساخت یک طبقه‌بندی‌کننده گره برای مجموعه داده‌های شبکه‌های اجتماعی.
• پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر GNN برای فیلم یا محصول.
• تحلیل ساختار مولکول‌ها و پیش‌بینی خواص آن‌ها با استفاده از GNN.

با تهیه این مجموعه آموزشی، شما از مزایای متعددی بهره‌مند خواهید شد:

• یادگیری عمیق و جامع: از مبانی تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های GNN.
• تمرکز بر کاربردهای واقعی: یادگیری چگونه از GNNها برای حل مسائل پیچیده در صنایع مختلف استفاده کنید.
• محتوای به‌روز (۲۰۲۱): دسترسی به آخرین پیشرفت‌ها و معماری‌های GNN.
• پشتیبانی از کتابخانه‌های محبوب: تسلط بر ابزارهای کلیدی مانند PyTorch Geometric و DGL.
• ارائه فیزیکی بر روی فلش ۳۲ گیگابایتی: دسترسی سریع، پایدار و بدون نیاز به دانلود حجیم. این روش، اطمینان از دریافت کامل و بدون نقص محتوا را فراهم می‌کند.
• پروژه‌محور بودن: تقویت مهارت‌های عملی از طریق پیاده‌سازی پروژه‌های متعدد.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، آشنایی با موارد زیر توصیه می‌شود:

• دانش اولیه در مورد مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python).
• تجربه کار با کتابخانه NumPy و PyTorch یا TensorFlow.
• آشنایی ابتدایی با مفاهیم ساختار داده‌ها.

مهارت در شبکه‌های عصبی گراف، یک مزیت رقابتی قابل توجه در بازار کار هوش مصنوعی و علم داده محسوب می‌شود. سازمان‌های پیشرو در حوزه‌های مختلف از جمله فناوری، مالی، سلامت، و تحقیقات علمی به طور فزاینده‌ای به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند از قدرت GNNها برای استخراج دانش از داده‌های شبکه‌ای استفاده کنند. این دوره، شما را در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص در این حوزه قرار می‌دهد و فرصت‌های شغلی ارزشمندی را پیش روی شما می‌گشاید.