اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شبکه‌های عصبی گراف: فراتر از انتقال پیام

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی گراف: فراتر از انتقال پیام

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف
• 2. مفاهیم اساسی گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها
• 3. نمایش گراف‌ها در شبکه‌های عصبی
• 4. انواع داده‌های گراف
• 5. پیاده‌سازی گراف‌ها در پایتون
• 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها
• 7. مسائل کلیدی در یادگیری گراف
• 8. انتقال پیام (Message Passing) در شبکه‌های عصبی گراف
• 9. معماری Graph Convolutional Networks (GCN)
• 10. تحلیل عملکرد و محدودیت‌های GCN
• 11. GraphSAGE: یادگیری نمایش گراف در مقیاس بزرگ
• 12. Graph Attention Networks (GAT): توجه در شبکه‌های عصبی گراف
• 13. تفاوت‌های GAT و GCN
• 14. معماری Graph Isomorphism Network (GIN)
• 15. تست قدرت تمایز GIN
• 16. شبکه‌های عصبی گراف پویا (Dynamic Graph Neural Networks)
• 17. مدل‌سازی گراف‌های وابسته به زمان
• 18. شبکه‌های عصبی گراف برای پیش‌بینی لینک
• 19. شبکه‌های عصبی گراف برای طبقه‌بندی گره
• 20. شبکه‌های عصبی گراف برای خوشه‌بندی گره
• 21. شبکه‌های عصبی گراف برای پیش‌بینی ویژگی گره
• 22. شبکه‌های عصبی گراف برای تجسم گراف
• 23. Graph Autoencoders برای یادگیری نمایش فشرده گراف
• 24. استفاده از Graph Autoencoders برای بازسازی گراف
• 25. تولید گراف با شبکه‌های عصبی
• 26. شبکه‌های عصبی گراف مولد (Generative Graph Neural Networks)
• 27. شبکه‌های عصبی گراف برای کشف دارو
• 28. شبکه‌های عصبی گراف در سیستم‌های توصیه
• 29. شبکه‌های عصبی گراف در پردازش زبان طبیعی
• 30. شبکه‌های عصبی گراف در بینایی ماشین
• 31. شبکه‌های عصبی گراف در شبکه‌های اجتماعی
• 32. شبکه‌های عصبی گراف در تشخیص تقلب
• 33. شبکه‌های عصبی گراف در پیش‌بینی ترافیک
• 34. شبکه‌های عصبی گراف در شبکه‌های انرژی
• 35. شبکه‌های عصبی گراف در زیست‌شناسی محاسباتی
• 36. شبکه‌های عصبی گراف و داده‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 37. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف برای استدلال بر روی داده‌های دانش
• 38. انتقال پیام چندرشته‌ای (Multi-Relational Message Passing)
• 39. شبکه‌های عصبی گراف بر پایه ترانسفورمر
• 40. ترکیب شبکه‌های عصبی گراف با سایر معماری‌های یادگیری عمیق
• 41. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی گراف
• 42. انتخاب هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی گراف
• 43. تنظیم لایه گراف در شبکه‌های عصبی گراف
• 44. روش‌های مقابله با داده‌های گراف ناقص
• 45. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی گراف
• 46. توضیح پیش‌بینی‌های شبکه‌های عصبی گراف
• 47. آینده شبکه‌های عصبی گراف
• 48. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در شبکه‌های عصبی گراف
• 49. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای شبکه‌های عصبی گراف (PyTorch Geometric, DGL)
• 50. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف ساده با PyTorch Geometric
• 51. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف ساده با DGL
• 52. کار با مجموعه‌داده‌های گراف در شبکه‌های عصبی
• 53. پیش‌پردازش داده‌های گراف
• 54. ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی گراف
• 55. متریک‌های ارزیابی شبکه‌های عصبی گراف
• 56. مقایسه شبکه‌های عصبی گراف مختلف
• 57. مطالعه موردی: کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در یک مسئله واقعی
• 58. بهینه‌سازی حافظه در شبکه‌های عصبی گراف بزرگ
• 59. یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning) در شبکه‌های عصبی گراف
• 60. شبکه‌های عصبی گراف و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 61. شبکه‌های عصبی گراف و یادگیری فعال (Active Learning)
• 62. شبکه‌های عصبی گراف و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 63. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در تشخیص ناهنجاری
• 64. شبکه‌های عصبی گراف برای داده‌های چند وجهی (Multimodal Data)
• 65. شبکه‌های عصبی گراف و امنیت سایبری
• 66. شبکه‌های عصبی گراف برای تحلیل شبکه‌های پیچیده