دوره مبانی و کاربردهای شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در تحلیل داده‌های ساختاریافته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در تحلیل داده‌های ساختاریافته

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل شبکه‌های پیچیده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ساختار داده‌های گراف و کاربردهای آن
• 2. مفاهیم پایه در نظریه گراف و ماتریس‌های مجاورت
• 3. چالش‌های تحلیل داده‌های غیر‌اقلیدسی
• 4. مروری بر شبکه‌های عصبی عمیق و محدودیت‌های آن‌ها در داده‌های گراف
• 5. معرفی شبکه‌های عصبی گراف و معماری کلی آن‌ها
• 6. انواع گراف‌ها و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی مسائل دنیای واقعی
• 7. پیش‌پردازش داده‌های گراف و مدیریت ویژگی‌های گره‌ها
• 8. مفهوم تعبیه گراف و بازنمایی برداری ساختارها
• 9. الگوریتم‌های پیمایش گراف و همسایگی در یادگیری ماشین
• 10. مکانیسم‌های تجمیع اطلاعات در لایه‌های گراف
• 11. تابع به‌روزرسانی وضعیت گره‌ها در شبکه‌های عصبی گراف
• 12. مفهوم پیام‌رسانی در گراف‌ها
• 13. شبکه‌های عصبی پیچشی گراف (GCN) و فرمول‌بندی ریاضی آن‌ها
• 14. آموزش شبکه‌های GCN با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 15. معرفی لایه توجه گراف (GAT) و اهمیت وزن‌دهی به همسایگان
• 16. تفاوت میان رویکردهای استقرایی و تراسداکتیو در یادگیری گراف
• 17. طبقه‌بندی گره‌ها در شبکه‌های اجتماعی و زیرساختی
• 18. پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های پیچیده و کاربردهای آن
• 19. طبقه‌بندی کل گراف و کاربرد در تحلیل مولکولی و شیمی‌انفورماتیک
• 20. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی گراف (GRN)
• 21. آشنایی با شبکه‌های گراف با قابلیت انطباق زمانی
• 22. تکنیک‌های منظم‌سازی و جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های گراف
• 23. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های مبتنی بر گراف
• 24. تحلیل خوشه‌بندی در گراف‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر
• 25. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر دانش
• 26. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف در تحلیل شبکه‌های توزیع برق
• 27. بررسی نقش گراف‌ها در مدل‌سازی جریان ترافیک شهری
• 28. تحلیل آسیب‌پذیری زیرساخت‌های شبکه با استفاده از یادگیری گراف
• 29. مدیریت عدم قطعیت در داده‌های گراف و مدل‌های احتمالی
• 30. معرفی مدل‌های مبتنی بر گراف برای تحلیل داده‌های متنی
• 31. آموزش پیاده‌سازی مدل‌های گراف با چارچوب‌های متن‌باز مورد تایید
• 32. بهینه‌سازی محاسبات در گراف‌های حجیم با روش‌های نمونه‌برداری
• 33. چالش‌های مقیاس‌پذیری و راهکارهای پردازش موازی گراف
• 34. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 35. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی مبتنی بر گراف
• 36. پروژه‌های عملی برای تحلیل داده‌های ساختاریافته در صنعت داخلی