دوره جامع یادگیری عمیق در شبکه‌های گراف (Graph Learning) با رویکرد کاربردی در تحلیل داده‌های کلان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری عمیق در شبکه‌های گراف (Graph Learning) با رویکرد کاربردی در تحلیل داده‌های کلان

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی داده‌های ساختاریافته (گراف)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در نظریه گراف و کاربردهای آن
• 2. ساختار داده‌های گرافی و نمایش ماتریسی در علوم داده
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی پایتون برای پردازش گراف
• 4. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های شبکه‌ای بزرگ
• 5. تحلیل ویژگی‌های ساختاری و آماری در گراف‌های پیچیده
• 6. مفاهیم پایه یادگیری ماشین در فضای گراف
• 7. معرفی یادگیری بازنمایی گراف و اهمیت جاسازی گره‌ها
• 8. الگوریتم‌های کلاسیک تحلیل شبکه و معیارهای مرکزیت
• 9. تکنیک‌های تجزیه ماتریس در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 10. مبانی نظری شبکه‌های عصبی گراف
• 11. معماری لایه‌های پیام‌رسانی در شبکه‌های عصبی گراف
• 12. مکانیزم تجمیع اطلاعات در گره‌های همسایه
• 13. آموزش مدل‌های Graph Convolutional Networks
• 14. تکنیک‌های منظم‌سازی و بهینه‌سازی در یادگیری گراف
• 15. طبقه‌بندی گره‌ها در شبکه‌های بزرگ با رویکرد یادگیری عمیق
• 16. پیش‌بینی پیوند در گراف و کاربردهای آن در سامانه‌های توصیه‌گر
• 17. خوشه‌بندی و تشخیص جوامع در شبکه‌های پیچیده
• 18. مدل‌های Graph Attention Networks و مکانیزم توجه
• 19. آشنایی با شبکه‌های GraphSAGE برای یادگیری در مقیاس بزرگ
• 20. پردازش گراف‌های پویا و سری‌های زمانی در شبکه
• 21. کاربرد یادگیری گراف در تحلیل تراکنش‌های بانکی قانونی
• 22. استفاده از مدل‌های گراف در تحلیل داده‌های زیرساختی و حمل‌ونقل
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری گراف در محیط‌های توزیع‌شده
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های گراف با معیارهای استاندارد
• 25. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در مدل‌های عمیق گراف
• 26. استخراج ویژگی‌های ساختاری برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 27. تلفیق ویژگی‌های متنی و ساختاری در یادگیری گراف
• 28. بهینه‌سازی حافظه و توان محاسباتی در پردازش گراف‌های کلان
• 29. مطالعه موردی تحلیل شبکه‌های ارتباطی در سامانه‌های هوشمند
• 30. پروژه عملی: طراحی سامانه تشخیص ناهنجاری در داده‌های ساختاریافته
• 31. آینده‌پژوهی در حوزه یادگیری ماشین بر روی داده‌های غیرساختاریافته گرافی