دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها با استفاده از پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها با استفاده از پایتون

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی ساختارهای گراف (Graph Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در نظریه گراف و کاربردهای آن
• 2. ساختار داده‌های گراف و نمایش ماتریسی اتصالات
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی پردازش گراف در پایتون
• 4. مدیریت و تحلیل داده‌های شبکه‌ای با NetworkX
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین روی گراف و چالش‌های آن
• 6. مفاهیم پایه در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و ارتباطی
• 7. استخراج ویژگی‌های ساختاری از گره‌ها و یال‌ها
• 8. روش‌های کدگذاری گراف در فضای برداری
• 9. الگوریتم‌های پیمایش گراف و تأثیر آن‌ها در مدل‌سازی
• 10. مفهوم تعبیه گراف یا Graph Embedding
• 11. روش‌های مبتنی بر فاکتورگیری ماتریس در یادگیری گراف
• 12. الگوریتم DeepWalk و یادگیری بازنمایی گره‌ها
• 13. الگوریتم Node2Vec و استراتژی‌های نمونه‌برداری تصادفی
• 14. شبکه‌های عصبی گراف یا GNN چیست
• 15. مکانیسم انتقال پیام در مدل‌های یادگیری عمیق گراف
• 16. معماری لایه‌های Graph Convolutional Networks
• 17. توابع تجمع و به‌روزرسانی در مدل‌های GNN
• 18. طبقه‌بندی گره‌ها در گراف‌های بزرگ با رویکردهای یادگیری نظارت‌شده
• 19. الگوریتم‌های پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های پویا
• 20. طبقه‌بندی گراف‌های کامل و کاربرد آن در شیمی محاسباتی
• 21. استفاده از کتابخانه PyTorch Geometric برای پیاده‌سازی مدل‌ها
• 22. آماده‌سازی داده‌های گراف برای ورود به شبکه‌های عصبی
• 23. پیاده‌سازی یک لایه گراف کانولوشن پایه
• 24. آموزش مدل‌های GNN با استفاده از داده‌های واقعی
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین روی گراف
• 26. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های GNN
• 27. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در یادگیری گراف
• 28. تحلیل گراف‌های ناهمگن و انواع ارتباطات
• 29. استفاده از GraphSAGE برای یادگیری در گراف‌های بزرگ
• 30. مفاهیم پایه در مکانیسم‌های توجه گراف یا Graph Attention Networks
• 31. پیاده‌سازی لایه GAT در پایتون
• 32. کاربرد گراف در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 33. تشخیص ناهنجاری در داده‌های شبکه‌ای با مدل‌های گراف
• 34. تحلیل خوشه‌بندی و شناسایی جوامع در گراف
• 35. استفاده از گراف برای تحلیل تراکنش‌های مالی قانونی
• 36. مدل‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل و لجستیک با یادگیری گراف
• 37. روش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های GNN
• 38. استفاده از گراف برای بهبود موتورهای جستجو
• 39. تکنیک‌های بصری‌سازی گراف برای تحلیل نتایج مدل
• 40. پروژه عملی: طراحی سامانه تشخیص تقلب با GNN
• 41. بررسی چالش‌های داده‌های گرافی در محیط‌های صنعتی
• 42. اخلاق و امنیت در تحلیل داده‌های شبکه‌ای و حفظ حریم خصوصی
• 43. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در تحقیقات هوش مصنوعی گراف