کتاب آموزش جامع مدل‌های پایه در یادگیری گراف و کاربردهای هوشمند آن 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 آموزش جامع مدل‌های پایه در یادگیری گراف و کاربردهای هوشمند آن

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی ساختارهای گراف

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها
  • 2. ساختار داده‌های گرافی و نمایش ماتریسی اتصالات
  • 3. چالش‌های یادگیری نمایش در گراف‌های بزرگ و پیچیده
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه در یادگیری ماشین
  • 5. تکامل معماری‌های عصبی گراف از GCN تا مدل‌های مدرن
  • 6. مبانی نظری مدل‌های زبانی بزرگ و پیوند آن با گراف‌ها
  • 7. مفهوم مدل‌های پایه گراف و معماری‌های تحول‌آفرین
  • 8. روش‌های پیش‌آموزش در گراف با استفاده از یادگیری خودنظارتی
  • 9. استراتژی‌های ماسک کردن گره‌ها و یال‌ها در پیش‌آموزش
  • 10. یادگیری بازنمایی‌های ساختار‌محور برای گراف‌های ناهمگن
  • 11. تکنیک‌های مبتنی بر متن برای غنی‌سازی ویژگی‌های گره
  • 12. الگوریتم‌های تزریق دانش متنی به ساختارهای گرافی
  • 13. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر در تحلیل گراف
  • 14. مکانیزم‌های توجه در گراف و کاربرد آن‌ها در مدل‌های پایه
  • 15. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ گرافی با منابع محدود
  • 16. تکنیک‌های تطبیق دامنه‌ای در مدل‌های پایه گراف
  • 17. ارزیابی مدل‌های پایه گراف در وظایف دسته‌بندی گره‌ها
  • 18. پیش‌بینی پیوندها با استفاده از یادگیری بازنمایی عمیق
  • 19. کاربرد مدل‌های پایه در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تعاملات انسانی
  • 20. مدل‌های پایه در تحلیل شبکه‌های زیستی و کشف دارو
  • 21. به‌کارگیری مدل‌های گراف در سیستم‌های پیشنهاددهنده هوشمند
  • 22. تحلیل جریان‌های مالی و کشف ناهنجاری با مدل‌های گراف
  • 23. تکنیک‌های استنتاج منطقی در گراف‌های دانش
  • 24. یکپارچه‌سازی دانش‌های چندوجهی در مدل‌های پایه
  • 25. روش‌های افزایش دقت مدل با استفاده از بازیابی اطلاعات گرافی
  • 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی و سبک‌سازی مدل‌های بزرگ گرافی
  • 27. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های گرافی
  • 28. شفافیت و تفسیرپذیری در مدل‌های پایه گراف
  • 29. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پایه در محیط‌های عملیاتی
  • 30. استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پیمایش گراف
  • 31. مدل‌های مولد گراف برای طراحی ساختارهای نوین
  • 32. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های پایه گراف
  • 33. تکنیک‌های یادگیری مادام‌العمر در مدل‌های گراف
  • 34. نقش مدل‌های پایه در توسعه سامانه‌های هوشمند تصمیم‌یار
  • 35. آینده‌پژوهی در حوزه مدل‌های پایه گراف و کاربردهای صنعتی
  • 36. مروری بر ابزارهای متن‌باز برای پیاده‌سازی مدل‌های گراف
  • 37. تجربه کاربری و رابط‌های برنامه‌نویسی در مدل‌های پایه
  • 38. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های گرافی بزرگ
  • 39. مطالعه موردی پیاده‌سازی یک مدل پایه گراف در صنعت کشور
تگ‌ها: تحلیل گراف داده‌کاوی شبکه‌های عصبی گراف مدل‌های بنیادی هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته یادگیری عمیق گراف یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.