اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی GraphEXT: توضیح‌پذیری GNNها با استفاده از تئوری بازی‌های مشارکتی و اقتصاد خارجی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره GraphEXT: توضیح‌پذیری GNNها با استفاده از تئوری بازی‌های مشارکتی و اقتصاد خارجی

موضوع کلی: یادگیری عمیق بر روی داده‌های شبکه‌ای

موضوع میانی: توضیح‌پذیری شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌های شبکه‌ای و کاربردها
• 2. معرفی GNN و انواع آن
• 3. مفاهیم اساسی تئوری گراف
• 4. مروری بر انواع داده‌های شبکه‌ای
• 5. نیاز به توضیح‌پذیری در یادگیری شبکه‌ای
• 6. چالش‌های توضیح‌پذیری در GNN
• 7. مروری بر روش‌های توضیح‌پذیری GNN
• 8. مقدمه‌ای بر مقاله "Explainable Graph Neural Networks via Structural Externalities"
• 9. مفاهیم اساسی تئوری بازی‌های مشارکتی
• 10. توابع ارزش Shapley و کاربرد آن‌ها
• 11. اقتصاد خارجی و نقش آن در توضیح‌پذیری
• 12. تعریف Structural Externalities
• 13. معرفی مدل GraphEXT
• 14. ساختار و معماری GraphEXT
• 15. مراحل پیاده‌سازی GraphEXT
• 16. انتخاب و طراحی توابع ارزش
• 17. محاسبه Structural Externalities
• 18. تفسیر Structural Externalities
• 19. ارتباط Structural Externalities با اهمیت گره‌ها
• 20. ارتباط Structural Externalities با اهمیت یال‌ها
• 21. بهبود توضیح‌پذیری GNN با استفاده از GraphEXT
• 22. ارزیابی روش‌های توضیح‌پذیری در GNN
• 23. معیارهای ارزیابی توضیح‌پذیری
• 24. تجزیه و تحلیل کیفی توضیحات GraphEXT
• 25. تجزیه و تحلیل کمی توضیحات GraphEXT
• 26. مقایسه GraphEXT با سایر روش‌های توضیح‌پذیری
• 27. پیاده‌سازی GraphEXT با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 28. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش GraphEXT
• 29. انتخاب مجموعه داده مناسب
• 30. تنظیم پارامترهای مدل GraphEXT
• 31. آموزش و بهینه‌سازی مدل GraphEXT
• 32. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل
• 33. تجسم توضیحات GraphEXT
• 34. کاربرد GraphEXT در طبقه‌بندی گره‌ها
• 35. کاربرد GraphEXT در طبقه‌بندی گراف‌ها
• 36. کاربرد GraphEXT در پیش‌بینی پیوندها
• 37. بررسی موارد مطالعاتی: شبکه‌های اجتماعی
• 38. بررسی موارد مطالعاتی: شبکه‌های زیستی
• 39. بررسی موارد مطالعاتی: شبکه‌های شیمیایی
• 40. بررسی موارد مطالعاتی: تشخیص تقلب
• 41. بررسی موارد مطالعاتی: توصیه گرها
• 42. بررسی موارد مطالعاتی: پردازش زبان طبیعی مبتنی بر گراف
• 43. آشنایی با کتابخانه‌های GNN (PyTorch Geometric, DGL)
• 44. انتخاب و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
• 45. پیاده‌سازی GNN پایه (GCN, GAT)
• 46. ترکیب GraphEXT با GCN
• 47. ترکیب GraphEXT با GAT
• 48. اصول تفسیر GNN بر مبنای توجه
• 49. بررسی روش‌های مبتنی بر توجه در GNN
• 50. مقایسه رویکردهای توجه و GraphEXT
• 51. آشنایی با روش‌های مبتنی بر LIME و SHAP
• 52. مقایسه LIME، SHAP و GraphEXT
• 53. تأثیر اندازه شبکه بر توضیح‌پذیری
• 54. تأثیر عمق شبکه بر توضیح‌پذیری
• 55. تأثیر نوع تابع فعال‌سازی بر توضیح‌پذیری
• 56. تأثیر نوع لایه بر توضیح‌پذیری
• 57. تاثیر داده‌های ورودی بر توضیح‌پذیری
• 58. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های بزرگ
• 59. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های نامتعادل
• 60. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های پویا
• 61. اصلاح و بهبود GraphEXT برای داده‌های چندوجهی
• 62. بهبود سرعت محاسبه Structural Externalities
• 63. بهبود دقت محاسبه Structural Externalities
• 64. آشنایی با چالش‌های اخلاقی در توضیح‌پذیری
• 65. اهمیت شفافیت و مسئولیت‌پذیری در GNN
• 66. آشنایی با bias و fairness در GNN
• 67. روش‌های کاهش bias و افزایش fairness در GNN
• 68. آشنایی با adversarial attacks در GNN
• 69. روش‌های مقابله با adversarial attacks در GNN
• 70. امنیت و حریم خصوصی در GNN
• 71. معرفی تحقیقات آتی در زمینه GraphEXT
• 72. کاربردهای احتمالی GraphEXT در آینده
• 73. بررسی تأثیر GraphEXT در حوزه‌های مختلف
• 74. چالش‌ها و محدودیت‌های GraphEXT
• 75. راه‌حل‌های احتمالی برای چالش‌های GraphEXT
• 76. نقش یادگیری انتقال در توضیح‌پذیری GNN
• 77. نقش یادگیری تقویتی در توضیح‌پذیری GNN
• 78. ترکیب GraphEXT با یادگیری انتقال
• 79. ترکیب GraphEXT با یادگیری تقویتی
• 80. بررسی مقالات تحقیقاتی مرتبط با GraphEXT
• 81. مروری بر کدهای منبع مرتبط با GraphEXT
• 82. مشارکت در توسعه GraphEXT
• 83. بررسی مباحث مرتبط با تفسیر بصری گراف‌ها
• 84. استفاده از تجسم‌سازی برای درک بهتر توضیحات
• 85. نقش کاربر در تعامل با توضیحات
• 86. طراحی رابط کاربری برای تجسم توضیحات
• 87. بهره‌وری از GraphEXT در سیستم‌های تصمیم‌گیری
• 88. بهره‌وری از GraphEXT در تشخیص ناهنجاری‌ها
• 89. بهره‌وری از GraphEXT در شناسایی الگوها
• 90. بهره‌وری از GraphEXT در تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 91. توسعه GraphEXT برای معماری‌های GNN جدید
• 92. توسعه GraphEXT برای داده‌های نامعلوم
• 93. بهبود عملکرد GraphEXT با استفاده از GPU
• 94. مقایسه عملکرد GraphEXT با CPU و GPU
• 95. بررسی موضوعات مرتبط با حریم خصوصی داده‌ها
• 96. ایجاد راه‌حل‌های حریم خصوصی-محور با GraphEXT
• 97. استفاده از GraphEXT در تشخیص بیماری‌ها
• 98. استفاده از GraphEXT در توسعه دارو
• 99. چشم‌انداز آینده توضیح‌پذیری در یادگیری شبکه‌ای
• 100. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی دوره