کتاب جامع یادگیری عمیق بر روی گراف‌ها و کاربرد معادلات دیفرانسیل در شبکه‌های عصبی 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 جامع یادگیری عمیق بر روی گراف‌ها و کاربرد معادلات دیفرانسیل در شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری عمیق هندسی و تحلیل داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری عمیق بر روی ساختارهای هندسی و گراف‌ها
  • 2. مفاهیم اساسی در نظریه گراف و جبر خطی محاسباتی
  • 3. تقارن‌ها و ناوردایی‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 4. شبکه‌های عصبی گرافی و پردازش سیگنال روی گراف
  • 5. عملیات کانولوشن در حوزه‌ی طیفی گراف‌ها
  • 6. فیلترهای گراف و تقریب چندجمله‌ای
  • 7. معماری شبکه‌های عصبی گرافی در حوزه‌ی مکانی
  • 8. مکانیسم‌های تجمیع و به‌روزرسانی در لایه‌های گراف
  • 9. یادگیری بازنمایی گره‌ها و لبه‌ها
  • 10. شبکه‌های عصبی گرافی با توجه به ساختار محلی
  • 11. مدل‌های مبتنی بر پیام‌رسانی و نظریه گراف
  • 12. شبکه‌های عصبی گرافی ناوردا نسبت به جایگشت
  • 13. تحلیل پایداری و همگرایی در شبکه‌های عصبی گرافی
  • 14. معادلات دیفرانسیل معمولی در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 15. مدل‌های پیوسته در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق
  • 16. معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی روی گراف‌ها
  • 17. پایداری و کنترل در شبکه‌های عصبی دینامیکی
  • 18. یادگیری عمیق بر روی منیفولدهای ریمانی
  • 19. شبکه‌های عصبی گرافی مبتنی بر انتشار حرارت
  • 20. مفاهیم اساسی در هندسه دیفرانسیل برای یادگیری ماشین
  • 21. اپراتور لاپلاس-بلترامی در پردازش هندسی
  • 22. شبکه‌های عصبی گرافی با استفاده از میدان‌های برداری
  • 23. مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی پیچیده با گراف‌ها
  • 24. تخمین پارامترهای معادلات دیفرانسیل با شبکه‌های عصبی
  • 25. بهینه‌سازی در فضای گرافی و منیفولدها
  • 26. کاربرد گراف‌ها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و ارتباطی
  • 27. استفاده از یادگیری هندسی در بیوانفورماتیک و مولکول‌ها
  • 28. پردازش ابر داده‌های ساختاریافته با روش‌های طیفی
  • 29. معماری‌های سلسله‌مراتبی در شبکه‌های عصبی گرافی
  • 30. تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق هندسی
  • 31. به‌کارگیری روش‌های گرافی در تحلیل سیستم‌های قدرت
  • 32. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی گرافی با فریم‌ورک‌های استاندارد
  • 33. روش‌های حل عددی معادلات دیفرانسیل در شبکه‌های عصبی
  • 34. آموزش مدل‌های گرافی در مقیاس بزرگ
  • 35. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش گراف‌های حجیم
  • 36. کاربردهای یادگیری هندسی در بینایی ماشین سه بعدی
  • 37. مدل‌سازی جریان داده‌ها با استفاده از معادلات دیفرانسیل
  • 38. تکنیک‌های منظم‌سازی در یادگیری عمیق گرافی
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های هندسی در سناریوهای واقعی
  • 40. چالش‌های پیاده‌سازی و راهکارهای بهینه‌سازی محاسباتی
تگ‌ها: Geometric Deep Learning Graph Neural Networks تحلیل داده‌های گراف شبکه‌های عصبی گراف شبکه‌های عصبی گراف GNN مدل‌سازی هندسی داده‌ها معادلات دیفرانسیل در یادگیری ماشین هوش مصنوعی پیشرفته یادگیری عمیق هندسی یادگیری ماشین ساختاریافته

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.