دوره آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل داده‌های فیزیک انرژی بالا با استفاده از پلتفرم Kubeflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل داده‌های فیزیک انرژی بالا با استفاده از پلتفرم Kubeflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم پایه و فیزیک ذرات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی فیزیک ذرات بنیادی و برهم‌کنش‌های هسته‌ای
• 2. آشنایی با آشکارسازهای ذرات و مفهوم جت‌های انرژی
• 3. ساختار داده‌های برخورد در شتاب‌دهنده بزرگ هادرونی
• 4. چالش‌های بازسازی انرژی جت در آزمایش‌های فیزیک انرژی بالا
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل داده‌های فیزیک
• 6. معرفی ساختار گراف و شبکه‌های عصبی گراف
• 7. نظریه گراف‌ها در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های ذرات
• 8. الگوریتم‌های پیام‌رسانی در شبکه‌های عصبی گراف
• 9. معماری شبکه‌های عصبی گراف برای تحلیل جت‌های انرژی
• 10. پیش‌پردازش داده‌های فیزیک ذرات برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. مدیریت داده‌های حجیم در محیط‌های پژوهشی
• 12. آشنایی با پلتفرم کوب‌فلو Kubeflow برای گردش‌کار یادگیری ماشین
• 13. کانتینری‌سازی و اجرای پردازش‌های فیزیک با داکر
• 14. مدیریت منابع محاسباتی در خوشه‌های محاسباتی سرن
• 15. طراحی خط لوله Pipeline یادگیری ماشین در Kubeflow
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
• 17. آموزش مدل‌های GNN برای تخمین انرژی جت
• 18. روش‌های کاهش خطای سیستماتیک در تحلیل‌های فیزیک
• 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین فیزیک
• 20. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون در فیزیک ذرات
• 21. استفاده از کتابخانه‌های PyTorch Geometric برای تحلیل گراف‌ها
• 22. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها در تحقیقات فیزیک
• 23. آموزش توزیع‌شده مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 24. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل‌های مبتنی بر GNN
• 25. مقایسه روش‌های سنتی اصلاح انرژی جت با مدل‌های یادگیری عمیق
• 26. تجسم داده‌های چندبعدی و ساختارهای گراف در فیزیک
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های GNN در محیط عملیاتی آزمایشگاه
• 28. پایش و نظارت بر مدل‌های مستقر شده در Kubeflow
• 29. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی ذرات اولیه
• 30. تکنیک‌های افزایش دقت بازسازی انرژی در محیط‌های پرنویز
• 31. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در فیزیک
• 32. مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌های یادگیری ماشین در پژوهش‌های علمی
• 33. اخلاق در پژوهش‌های علمی و استفاده صحیح از ابزارهای هوش مصنوعی
• 34. آینده تحلیل داده‌های کلان در فیزیک ذرات با ابزارهای نوین
• 35. مروری بر پروژه‌های مشابه در علوم محاسباتی و فیزیک انرژی بالا
• 36. ارائه گزارش نهایی و تحلیل نتایج حاصل از مدل GNN
• 37. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های شتاب‌دهنده
• 38. رویکردهای نوآورانه در تحلیل داده‌های پیچیده فیزیکی
• 39. به‌کارگیری یادگیری نیمه‌نظارتی در تحلیل‌های ذرات
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای آتی در هوش مصنوعی برای علوم پایه