کتاب صوتی مبانی و کاربردهای شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) در تحلیل شبکه‌های پیچیده داده‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) در تحلیل شبکه‌های پیچیده داده‌ای

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در نظریه گراف و ساختمان داده‌های گرافی
• 2. نمایش ریاضی گراف‌ها و ماتریس‌های مجاورت
• 3. چالش‌های تحلیل داده‌های غیرساختاریافته در یادگیری ماشین کلاسیک
• 4. معرفی شبکه‌های عصبی گرافی و ضرورت مدل‌سازی روابط
• 5. مبانی یادگیری بازنمایی در گراف‌ها
• 6. معماری لایه‌های گراف کانولوشنال
• 7. الگوریتم‌های پیمایش و تجمیع اطلاعات در گره‌های همسایه
• 8. توابع فعال‌سازی و نرمال‌سازی در شبکه‌های عصبی گرافی
• 9. آموزش مدل‌های GNN با استفاده از توابع هزینه و بهینه‌سازها
• 10. روش‌های نمونه‌برداری از گراف‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر
• 11. معرفی مدل GraphSAGE و یادگیری استقرایی
• 12. مکانیسم‌های توجه در گراف‌ها و مدل‌های GAT
• 13. استفاده از بردارهای ویژگی در گره‌ها و یال‌ها
• 14. طبقه‌بندی گره‌ها در شبکه‌های اجتماعی و سامانه‌های ارجاعی
• 15. پیش‌بینی پیوندها و تحلیل ساختار شبکه‌های ارتباطی
• 16. تحلیل گراف‌های پویا و سری‌های زمانی گرافی
• 17. روش‌های کاهش ابعاد و جاسازی گراف در فضای برداری
• 18. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های توزیع و لجستیک
• 19. بهینه‌سازی شبکه با استفاده از یادگیری گرافی
• 20. تشخیص ناهنجاری در داده‌های گرافی و پیشگیری از نفوذ
• 21. مدل‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
• 22. تجزیه و تحلیل شبکه‌های زیستی و دارویی در چارچوب پروتکل‌های علمی
• 23. پیاده‌سازی مدل‌های GNN با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های گرافی و معیارهای دقت
• 25. مدیریت عدم قطعیت در داده‌های گرافی
• 26. یکپارچه‌سازی دانش تخصصی در مدل‌های یادگیری عمیق گرافی
• 27. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های GNN
• 28. چالش‌های محاسباتی و سخت‌افزاری در پردازش گراف‌های حجیم
• 29. آینده‌پژوهی در یادگیری ماشین گرافی و هوش مصنوعی مولد
• 30. پروژه عملی: تحلیل یک شبکه داده‌ای واقعی در چارچوب اخلاق حرفه‌ای