دوره مدل‌های نمادین عصبی برای تحلیل گراف: از تئوری تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های نمادین عصبی برای تحلیل گراف: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: یادگیری ماشین گراف‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر گراف‌ها: انواع، نمایش‌ها و کاربردها
• 2. مبانی یادگیری ماشین: بازنظری و کاربردهای آن در گراف‌ها
• 3. نمادگرایی: اصول، منطق مرتبه اول و نمایش دانش
• 4. شبکه‌های عصبی: معماری‌ها، توابع فعال‌سازی و آموزش
• 5. یادگیری نمادین: استخراج قواعد از داده‌ها
• 6. مدل‌های عصبی-نمادین: یکپارچگی قدرت محاسباتی و استدلال منطقی
• 7. نماینده‌های گراف: embedding‌های گراف و کاربردهای آن‌ها
• 8. شبکه‌های عصبی گراف (GNN): معماری‌ها و کاربردها
• 9. رابطه‌های منطقی در GNN: ترکیب منطق با شبکه‌های عصبی گراف
• 10. استدلال در گراف‌ها: الگوریتم‌های جستجو و استنتاج
• 11. قواعد استنتاج: الگوریتم‌های فوروارد و بکوارد چنینیگ
• 12. مدل‌های احتمالاتی گراف: شبکه‌های بیزین گراف و کاربردها
• 13. مدل‌های منطقی گراف: ترکیب منطق با گراف‌ها برای استنتاج قوی‌تر
• 14. حل مسائل گراف با مدل‌های عصبی-نمادین: مسیریابی، رنگ‌آمیزی و پوشش
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های عصبی-نمادین: فریم‌ورک‌ها و ابزارها
• 16. کاربردها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی: تشخیص الگوها و پیش‌بینی لینک‌ها
• 17. کاربردها در بیوانفورماتیک: کشف روابط ژن‌ها و پروتئین‌ها
• 18. کاربردها در دانش‌کاوی: استخراج دانش از پایگاه‌های داده گراف‌محور
• 19. کاربردها در پردازش زبان طبیعی: تحلیل ساختار وابستگی جملات
• 20. ارزیابی مدل‌ها: معیارها و روش‌های ارزیابی
• 21. چالش‌ها و آینده‌ی مدل‌های عصبی-نمادین برای تحلیل گراف