کتاب تحلیل ساختارهای پیچیده داده با شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک (TGNN) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل ساختارهای پیچیده داده با شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک (TGNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری و تعاریف پایه در تحلیل داده‌های گراف
  • 2. ساختار داده‌های گراف و بازنمایی ماتریسی آن‌ها
  • 3. مفاهیم پایه توپولوژی در علوم داده
  • 4. نظریه گراف و ویژگی‌های ساختاری شبکه‌های پیچیده
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 6. پیام‌رسانی (Message Passing) در شبکه‌های عصبی گراف
  • 7. محدودیت‌های بیان‌گری در شبکه‌های عصبی گراف استاندارد
  • 8. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های توپولوژیک (TDA)
  • 9. همولوژی پایا و نمودارهای ماندگاری (Persistence Diagrams)
  • 10. توابع فیلتراسیون در تحلیل ساختارهای گراف
  • 11. ادغام یادگیری ماشین و تحلیل توپولوژیک
  • 12. معماری شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک (TGNN)
  • 13. استخراج ویژگی‌های توپولوژیک از ساختار گراف
  • 14. لایه‌های همولوژی پایا در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 15. توابع زیان مبتنی بر ویژگی‌های توپولوژیک
  • 16. آموزش مدل‌های TGNN و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 17. کاهش ابعاد و بازنمایی فضایی گراف‌ها
  • 18. تحلیل پایداری در شبکه‌های عصبی گراف توپولوژیک
  • 19. کاربرد TGNN در تحلیل شبکه‌های زیستی و مولکولی
  • 20. تحلیل توپولوژیک شبکه‌های اجتماعی با رویکرد امنیت داده
  • 21. تشخیص ناهنجاری در گراف‌های بزرگ با روش‌های توپولوژیک
  • 22. پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های پیچیده با استفاده از TGNN
  • 23. طبقه‌بندی ساختارهای گراف با ویژگی‌های توپولوژیک
  • 24. ارزیابی کارایی مدل‌های TGNN در مقایسه با GNN‌های کلاسیک
  • 25. روش‌های پیاده‌سازی TGNN با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
  • 26. مدیریت داده‌های حجیم و بهینه‌سازی محاسبات گراف
  • 27. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری گراف توپولوژیک
  • 28. مطالعه موردی تحلیل شبکه‌های توزیع و لجستیک
  • 29. بررسی کاربردها در تحلیل شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 30. چالش‌های محاسباتی در پردازش توپولوژیک گراف‌ها
  • 31. آینده پژوهی و روندهای نوین در یادگیری ماشین توپولوژیک
  • 32. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف توپولوژیک
تگ‌ها: پردازش ساختارهای داده تحلیل توپولوژیک داده‌ها تحلیل داده‌های پیچیده توپولوژی داده‌ها داده‌کاوی گراف شبکه‌های عصبی گراف مدل‌های گراف عصبی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.