اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل ساختارهای پیچیده داده با شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک (TGNN)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل ساختارهای پیچیده داده با شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک (TGNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی ساختارهای گراف (Graph Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری و تعاریف پایه در تحلیل داده‌های گراف
• 2. ساختار داده‌های گراف و بازنمایی ماتریسی آن‌ها
• 3. مفاهیم پایه توپولوژی در علوم داده
• 4. نظریه گراف و ویژگی‌های ساختاری شبکه‌های پیچیده
• 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 6. پیام‌رسانی (Message Passing) در شبکه‌های عصبی گراف
• 7. محدودیت‌های بیان‌گری در شبکه‌های عصبی گراف استاندارد
• 8. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های توپولوژیک (TDA)
• 9. همولوژی پایا و نمودارهای ماندگاری (Persistence Diagrams)
• 10. توابع فیلتراسیون در تحلیل ساختارهای گراف
• 11. ادغام یادگیری ماشین و تحلیل توپولوژیک
• 12. معماری شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک (TGNN)
• 13. استخراج ویژگی‌های توپولوژیک از ساختار گراف
• 14. لایه‌های همولوژی پایا در مدل‌های یادگیری عمیق
• 15. توابع زیان مبتنی بر ویژگی‌های توپولوژیک
• 16. آموزش مدل‌های TGNN و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 17. کاهش ابعاد و بازنمایی فضایی گراف‌ها
• 18. تحلیل پایداری در شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک
• 19. کاربرد TGNN در تحلیل شبکه‌های زیستی و مولکولی
• 20. تحلیل توپولوژیک شبکه‌های اجتماعی با رویکرد امنیت داده
• 21. تشخیص ناهنجاری در گراف‌های بزرگ با روش‌های توپولوژیک
• 22. پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های پیچیده با استفاده از TGNN
• 23. طبقه‌بندی ساختارهای گراف با ویژگی‌های توپولوژیک
• 24. ارزیابی کارایی مدل‌های TGNN در مقایسه با GNN‌های کلاسیک
• 25. روش‌های پیاده‌سازی TGNN با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 26. مدیریت داده‌های حجیم و بهینه‌سازی محاسبات گراف
• 27. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری گراف توپولوژیک
• 28. مطالعه موردی تحلیل شبکه‌های توزیع و لجستیک
• 29. بررسی کاربردها در تحلیل شبکه‌های هوشمند انرژی
• 30. چالش‌های محاسباتی در پردازش توپولوژیک گراف‌ها
• 31. آینده پژوهی و روندهای نوین در یادگیری ماشین توپولوژیک
• 32. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف توپولوژیک