دوره استخراج هوشمند اطلاعات و تحلیل شبکه‌های داده با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف و PyTorch همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند اطلاعات و تحلیل شبکه‌های داده با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف و PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ساختاریافته

موضوع میانی: یادگیری عمیق بر روی گراف‌ها (Graph Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های گرافی
• 2. ساختار داده‌های گرافی و نمایش ماتریسی آن‌ها
• 3. آشنایی با کتابخانه PyTorch Geometric برای پردازش گراف
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری گراف
• 5. مفاهیم اساسی در شبکه‌های عصبی گراف
• 6. مکانیسم‌های تجمیع اطلاعات در گراف‌ها
• 7. پیاده‌سازی لایه‌های گراف کانولوشنال GCN
• 8. تحلیل ویژگی‌های گره‌ها و یال‌ها در گراف‌های جهت‌دار
• 9. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های گرافی برای آموزش مدل
• 10. معماری شبکه‌های عصبی گراف برای استخراج موجودیت‌ها
• 11. استخراج روابط بین موجودیت‌ها با استفاده از مدل‌های گرافی
• 12. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در تحلیل متن و استخراج اطلاعات
• 13. مدل‌سازی دانش در قالب گراف‌های دانش
• 14. تکنیک‌های تعبیه گره در فضای برداری
• 15. الگوریتم‌های پیمایش گراف برای استخراج ویژگی‌های محلی
• 16. پیاده‌سازی لایه‌های GraphSAGE برای گراف‌های بزرگ‌مقیاس
• 17. استفاده از مکانیزم توجه در گراف‌ها با GAT
• 18. آموزش مدل‌های دسته‌بندی گره‌ها در شبکه‌های اجتماعی
• 19. پیش‌بینی لینک‌ها در شبکه‌های داده‌محور
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های گرافی با معیارهای استاندارد
• 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق گراف
• 22. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی گراف
• 23. تحلیل خوشه‌بندی در شبکه‌های گرافی
• 24. کاربرد گراف‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 25. استخراج اطلاعات از پایگاه داده‌های گرافی
• 26. یکپارچه‌سازی اطلاعات ناهمگن در ساختارهای گرافی
• 27. استفاده از مدل‌های ترکیبی متن و گراف
• 28. پیاده‌سازی موتورهای استخراج اطلاعات مبتنی بر GNN
• 29. مدیریت حافظه در پردازش گراف‌های حجیم
• 30. استراتژی‌های آموزش مدل‌های گرافی در محیط‌های توزیع‌شده
• 31. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در شبکه‌های عصبی گراف
• 32. تکنیک‌های تفسیرپذیری در مدل‌های گرافی
• 33. مطالعه موردی استخراج اطلاعات از گزارش‌های فنی
• 34. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های زیرساختی و منطقی
• 35. ارائه نتایج تحلیل گراف در قالب داشبوردهای مدیریتی
• 36. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های شبکه‌ای و حفظ حریم خصوصی
• 37. پروژه عملی: طراحی یک سیستم استخراج اطلاعات هوشمند
• 38. بهینه‌سازی نهایی و استقرار مدل‌های گرافی در محیط عملیاتی