اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری روی گراف‌ها

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری روی گراف‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری روی گراف‌ها
  • 2. مبانی نظری گراف‌ها
  • 3. انواع گراف‌ها و نمایش آن‌ها
  • 4. عمق‌سنجی و پیمایش گراف
  • 5. الگوریتم‌های جستجو در گراف
  • 6. مفاهیم پایه‌ای در یادگیری ماشین
  • 7. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 8. ویژگی‌های گراف و استخراج آن‌ها
  • 9. تبدیل گراف به بردار ویژگی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای گراف‌ها
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای گراف‌ها
  • 12. گراف‌های عصبی (GNNs)
  • 13. معماری‌های پایه GNN
  • 14. لایه کانولوشن در GNN
  • 15. لایه تجمیع در GNN
  • 16. لایه پیش‌بینی در GNN
  • 17. یادگیری نمایش گره (Node Embedding)
  • 18. روش‌های کلاسیک Node Embedding
  • 19. روش‌های مبتنی بر GNN برای Node Embedding
  • 20. یادگیری نمایش پیوند (Link Embedding)
  • 21. پیش‌بینی پیوند
  • 22. روش‌های کلاسیک پیش‌بینی پیوند
  • 23. روش‌های مبتنی بر GNN برای پیش‌بینی پیوند
  • 24. طبقه‌بندی گره (Node Classification)
  • 25. روش‌های مبتنی بر GNN برای طبقه‌بندی گره
  • 26. رگرسیون گره (Node Regression)
  • 27. روش‌های مبتنی بر GNN برای رگرسیون گره
  • 28. طبقه‌بندی گراف (Graph Classification)
  • 29. روش‌های مبتنی بر GNN برای طبقه‌بندی گراف
  • 30. رگرسیون گراف (Graph Regression)
  • 31. روش‌های مبتنی بر GNN برای رگرسیون گراف
  • 32. یادگیری تقویتی روی گراف‌ها
  • 33. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 35. کاربرد GNN در شیمی و داروسازی
  • 36. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
  • 37. کاربرد GNN در بینایی ماشین
  • 38. کاربرد GNN در کشف دانش
  • 39. کاربرد GNN در امنیت سایبری
  • 40. کاربرد GNN در بهینه‌سازی
  • 41. کاربرد GNN در سیستم‌های حمل و نقل
  • 42. کاربرد GNN در شبکه‌های ارتباطی
  • 43. کاربرد GNN در مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی
  • 44. کاربرد GNN در مدل‌سازی پدیده‌های اقتصادی
  • 45. کاربرد GNN در مدل‌سازی پدیده‌های زیستی
  • 46. کاربرد GNN در تشخیص تقلب
  • 47. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 48. کاربرد GNN در کشف داروها
  • 49. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های مولکولی
  • 50. کاربرد GNN در مدل‌سازی انتشار اطلاعات
  • 51. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 52. کاربرد GNN در مدیریت انرژی
  • 53. کاربرد GNN در بهینه‌سازی مسیر
  • 54. کاربرد GNN در تحلیل رفتار کاربران
  • 55. کاربرد GNN در شناسایی الگوهای رفتاری
  • 56. کاربرد GNN در پیش‌بینی روندها
  • 57. کاربرد GNN در تحلیل ریسک
  • 58. کاربرد GNN در مدل‌سازی زنجیره تأمین
  • 59. کاربرد GNN در بهینه‌سازی منابع
  • 60. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های مالی
  • 61. کاربرد GNN در تشخیص ناهنجاری
  • 62. کاربرد GNN در پیش‌بینی خرابی
  • 63. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های سلامت
  • 64. کاربرد GNN در توزیع منابع بهداشتی
  • 65. کاربرد GNN در مدل‌سازی اپیدمی‌ها
  • 66. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های آموزشی
  • 67. کاربرد GNN در شخصی‌سازی یادگیری
  • 68. کاربرد GNN در پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 69. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های علمی
  • 70. کاربرد GNN در کشف روابط بین مفاهیم
  • 71. کاربرد GNN در سازماندهی دانش
  • 72. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های حقوقی
  • 73. کاربرد GNN در پیش‌بینی نتایج حقوقی
  • 74. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های سیاسی
  • 75. کاربرد GNN در مدل‌سازی افکار عمومی
  • 76. کاربرد GNN در تحلیل تأثیرگذاری
  • 77. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های فرهنگی
  • 78. کاربرد GNN در درک متون تاریخی
  • 79. کاربرد GNN در تحلیل آثار هنری
  • 80. کاربرد GNN در مدل‌سازی زبان
  • 81. کاربرد GNN در تحلیل گفتمان
  • 82. کاربرد GNN در درک معنایی
  • 83. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های ارتباطی درون‌سازمانی
  • 84. کاربرد GNN در بهبود همکاری
  • 85. کاربرد GNN در مدیریت دانش سازمانی
  • 86. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های ورزشی
  • 87. کاربرد GNN در پیش‌بینی نتایج ورزشی
  • 88. کاربرد GNN در تحلیل عملکرد بازیکنان
  • 89. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های محیط زیست
  • 90. کاربرد GNN در مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 91. کاربرد GNN در پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 92. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 93. کاربرد GNN در بهینه‌سازی تولید انرژی
  • 94. کاربرد GNN در مدیریت شبکه‌های هوشمند
  • 95. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 96. کاربرد GNN در بهینه‌سازی کشت
  • 97. کاربرد GNN در پیش‌بینی آفات
  • 98. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های گردشگری
  • 99. کاربرد GNN در بهینه‌سازی خدمات
  • 100. کاربرد GNN در پیش‌بینی تقاضا
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: GNN پردازش گراف شبکه های عصبی گراف علم داده گراف در علم داده محاسبات گراف هوش مصنوعی یادگیری روی گراف یادگیری عمیق گراف یادگیری ماشین گراف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.