اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل و مدل‌سازی هوشمند داده‌های گراف در سامانه‌های کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و مدل‌سازی هوشمند داده‌های گراف در سامانه‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل شبکه‌های پیچیده و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در نظریه گراف‌ها و شبکه‌های پیچیده
• 2. ساختار داده‌های گراف و بازنمایی آن‌ها در محیط‌های محاسباتی
• 3. تحلیل ویژگی‌های ساختاری شبکه‌ها و معیارهای مرکزی
• 4. تحلیل توزیع درجات و مدل‌های شبکه‌های تصادفی
• 5. روش‌های پیمایش و جستجو در گراف‌های بزرگ‌مقیاس
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای تحلیل گراف
• 7. مبانی بازنمایی گراف و تبدیل ساختار به بردار
• 8. الگوریتم‌های تعبیه گره و روش‌های یادگیری نمایش
• 9. مدل‌های تعبیه گراف مبتنی بر فاکتورسازی ماتریس
• 10. الگوریتم‌های پیمایش تصادفی برای تولید ویژگی‌های ساختاری
• 11. مبانی شبکه‌های عصبی گراف و لایه‌های تجمیع پیام
• 12. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی گراف
• 13. مکانیسم‌های توجه در گراف و شبکه‌های GAT
• 14. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در یادگیری روی گراف
• 15. روش‌های طبقه‌بندی گره‌ها در شبکه‌های اجتماعی و زیرساختی
• 16. الگوریتم‌های پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های پویا
• 17. خوشه‌بندی و شناسایی جوامع در شبکه‌های پیچیده
• 18. تحلیل شبکه‌های ناهمگن و کاربرد آن‌ها در سامانه‌های پیشنهادگر
• 19. مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در گراف
• 20. استفاده از گراف‌ها در تحلیل تراکنش‌های بانکی و شناسایی ناهنجاری
• 21. کاربرد یادگیری گراف در تحلیل متون و شبکه‌های معنایی
• 22. مدل‌های پیش‌بینی در شبکه‌های زیستی و دارویی با رعایت ضوابط اخلاقی
• 23. تحلیل تاب‌آوری شبکه‌های زیرساختی در برابر حملات سایبری
• 24. روش‌های کاهش ابعاد در گراف‌های حجیم
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری گراف و معیارهای دقت
• 26. مقیاس‌پذیری در یادگیری گراف و پردازش‌های توزیع‌شده
• 27. پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل گراف با استفاده از یادگیری عمیق
• 28. روش‌های بصری‌سازی گراف‌های پیچیده و تفسیر نتایج
• 29. اخلاق در تحلیل داده‌های شبکه‌ای و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 30. آینده‌نگاری و روندهای نوین در هوش مصنوعی مبتنی بر گراف