کتاب آموزش پیشرفته شبکه‌های عصبی گراف توزیع‌شده (Distributed GNNs) برای داده‌های مقیاس‌بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیشرفته شبکه‌های عصبی گراف توزیع‌شده (Distributed GNNs) برای داده‌های مقیاس‌بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی گراف توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر گراف‌ها، شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) و چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های کلان
• 2. مبانی محاسبات توزیع‌شده و معماری خوشه‌ای برای پردازش گراف‌های عظیم
• 3. الگوریتم‌های تج تجمیع پیام (Message Passing) در شبکه‌های عصبی گراف
• 4. روش‌های نمونه‌برداری گراف (Graph Sampling) برای کاهش حجم محاسبات توزیع‌شده
• 5. نمونه‌برداری گرهی، لبه‌ای و بلوکی (Node, Edge, and Layer-wise Sampling) در GNNها
• 6. پارتیشن‌بندی گراف (Graph Partitioning) و بهینه‌سازی توزیع داده‌ها در خوشه‌ها
• 7. معماری‌های نرم‌افزاری و فریم‌ورک‌های پردازش توزیع‌شده گراف (مانند DGL و PyG Distributed)
• 8. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های GNN بر روی خوشه‌های چند گرهی و چند پردازنده‌ای
• 9. مدیریت ارتباطات شبکه و انتقال پیام بین نودها در آموزش توزیع‌شده
• 10. مکانیسم‌های همگام‌سازی گرادیان (Gradient Synchronization) در آموزش موازی GNN
• 11. مقایسه روش‌های آموزش مبتنی بر پایتون توزیع‌شده و فریم‌ورک‌های تخصصی گراف
• 12. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف رم در پردازش گراف‌های میلیاردی
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های گراف کانولوشنال توزیع‌شده (Distributed GCNs)
• 14. توسعه شبکه‌های توجه گراف توزیع‌شده (Distributed GATs) برای روابط پیچیده
• 15. آموزش مدل‌های گراف بزرگ با استفاده از سیستم‌های یادگیری عمیق توزیع‌شده (PyTorch Distributed)
• 16. مدیریت خطاهای سخت‌افزاری و بازیابی در خوشه‌های پردازش گراف توزیع‌شده
• 17. ارزیابی کارایی، مقیاس‌پذیری و سرعت آموزش (Speedup) در مدل‌های توزیع‌شده
• 18. تنظیم دقیق ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در مقیاس وسیع برای GNNها
• 19. کاربردهای عملی Distributed GNNs در سامانه‌های توصیه‌گر مقیاس‌بزرگ
• 20. تشخیص تقلب و تحلیل تراکنش‌های مالی کلان با شبکه‌های عصبی گراف توزیع‌شده
• 21. تحلیل شبکه‌های اجتماعی عظیم و پیش‌بینی پیوندها به روش توزیع‌شده
• 22. پروژه عملی ۱: پیاده‌سازی و استقرار یک مدل GNN توزیع‌شده روی یک خوشه چند گرهی
• 23. پروژه عملی ۲: بهینه‌سازی و مقیاس‌دهی یک الگوریتم گراف برای پردازش دیتاست‌های کلان صنعتی
• 24. بهترین روش‌ها (Best Practices) در معماری، نگهداری و استقرار سیستم‌های GNN توزیع‌شده در محیط تولید