دوره آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی ساختارهای گراف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری و ضرورت استفاده از داده‌های گرافی در علوم داده
• 2. ساختار داده‌های گرافی و مفاهیم پایه در نظریه گراف
• 3. مروری بر ابزارهای برنامه‌نویسی برای تحلیل گراف در پایتون
• 4. نصب و راه‌اندازی کتابخانه تخصصی PyTorch Geometric
• 5. آشنایی با ساختار داده‌ در PyTorch Geometric برای نمایش گراف‌ها
• 6. روش‌های پیمایش و جستجو در گراف‌های پیچیده
• 7. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی گراف و تفاوت آن با شبکه‌های عصبی استاندارد
• 8. معماری لایه‌های گراف کانولوشنال GCN
• 9. پیاده‌سازی نخستین شبکه عصبی گراف برای دسته‌بندی گره‌ها
• 10. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های گرافی در مقیاس بزرگ
• 11. استفاده از ماتریس مجاورت در مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. تکنیک‌های استخراج ویژگی از گره‌ها و یال‌ها
• 13. معرفی شبکه GraphSAGE برای یادگیری در گراف‌های استقرایی
• 14. آموزش مدل‌های Graph Attention Networks GAT
• 15. کاربرد مکانیزم توجه در وزن‌دهی به همسایگی گره‌ها
• 16. پیاده‌سازی عملی لایه‌های توجه در شبکه‌های عصبی گراف
• 17. تجزیه و تحلیل گراف‌های ناهمگن و کاربردهای آن
• 18. روش‌های خوشه‌بندی در گراف با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 19. پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های اجتماعی با مدل‌های یادگیری عمیق
• 20. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
• 21. مدل‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف در پایتون
• 22. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های مالی با استفاده از گراف
• 23. روش‌های آموزش مدل‌های گراف در محیط‌های توزیع‌شده
• 24. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری گراف
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های GNN با معیارهای استاندارد
• 26. تکنیک‌های افزایش کارایی در آموزش مدل‌های گراف
• 27. تجسم داده‌های گرافی و تفسیر نتایج مدل‌های یادگیری عمیق
• 28. بررسی مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در گراف برای یادگیری نمایش
• 29. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در تحلیل داده‌های زیست‌شناسی
• 30. پیاده‌سازی پروژه‌های عملی بر روی گراف‌های دانش
• 31. رفع چالش‌های مقیاس‌پذیری در گراف‌های بسیار بزرگ
• 32. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 33. چشم‌انداز و روندهای آینده در حوزه یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها