کتاب انتخاب نمونه‌های متمایز برای نمایش گراف با یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره انتخاب نمونه‌های متمایز برای نمایش گراف با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و گراف

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 6. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 9. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 10. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 11. مقدمه‌ای بر نمایش گراف (Graph Embedding)
  • 12. اهمیت نمایش گراف در یادگیری ماشین
  • 13. کاربردهای نمایش گراف
  • 14. انواع روش‌های نمایش گراف
  • 15. روش‌های مبتنی بر فاکتورگیری ماتریس
  • 16. روش‌های مبتنی بر انتشار احتمالات
  • 17. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 18. شبکه‌های عصبی برای نمایش گراف
  • 19. یادگیری نمایش گراف عمیق
  • 20. نمایش گراف متوالی (Sequential Graph Embedding)
  • 21. نمایش گراف متنی (Textual Graph Embedding)
  • 22. نمایش گراف اجتماعی (Social Graph Embedding)
  • 23. نمایش گراف دانش (Knowledge Graph Embedding)
  • 24. نمایش گراف در حوزه‌های مختلف
  • 25. انتخاب نمونه‌های متمایز (Discriminative Prototype Selection)
  • 26. اهمیت انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 27. کاربردهای انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 28. روش‌های سنتی انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 29. روش‌های مبتنی بر فاصله
  • 30. روش‌های مبتنی بر تراکم
  • 31. انتخاب نمونه‌های متمایز برای نمایش گراف
  • 32. چالش‌های انتخاب نمونه‌های متمایز در نمایش گراف
  • 33. انتخاب نمونه‌های متمایز با رویکرد یادگیری عمیق
  • 34. معماری‌های یادگیری عمیق برای انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 35. توابع هزینه (Loss Functions) برای انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 36. بهینه‌سازی (Optimization) مدل‌های انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 37. ارزیابی (Evaluation) مدل‌های انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 38. معیارهای ارزیابی نمایش گراف
  • 39. معیارهای ارزیابی انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 40. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 41. انتخاب نمونه‌های متمایز برای طبقه‌بندی گراف
  • 42. انتخاب نمونه‌های متمایز برای خوشه‌بندی گراف
  • 43. انتخاب نمونه‌های متمایز برای پیش‌بینی پیوند
  • 44. انتخاب نمونه‌های متمایز برای کشف جامعه
  • 45. انتخاب نمونه‌های متمایز در شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 46. یادگیری نمایش گراف متمایز
  • 47. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 48. معماری‌های مختلف GNNs
  • 49. انتشار اطلاعات در GNNs
  • 50. یادگیری نمایش گره (Node Embedding) با GNNs
  • 51. یادگیری نمایش پیوند (Link Embedding) با GNNs
  • 52. یادگیری نمایش گراف (Graph Embedding) با GNNs
  • 53. انتخاب نمونه‌های متمایز در چارچوب GNNs
  • 54. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق برای نمایش گراف
  • 55. کتابخانه‌های پایتون برای نمایش گراف
  • 56. پیاده‌سازی نمایش گراف با PyTorch Geometric
  • 57. پیاده‌سازی نمایش گراف با Deep Graph Library (DGL)
  • 58. پیاده‌سازی نمایش گراف با TensorFlow Graphics
  • 59. آموزش و تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 60. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 61. مدل‌های یادگیری عمیق برای انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 62. یادگیری تقویتی برای انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 63. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در نمایش گراف
  • 64. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning) در نمایش گراف
  • 65. مباحث پیشرفته در نمایش گراف
  • 66. نمایش گراف پویا (Dynamic Graph Embedding)
  • 67. نمایش گراف ناهمگن (Heterogeneous Graph Embedding)
  • 68. نمایش گراف با اطلاعات متنی
  • 69. نمایش گراف با اطلاعات زمانی
  • 70. نمایش گراف با اطلاعات مکانی
  • 71. مقایسه روش‌های مختلف انتخاب نمونه‌های متمایز
  • 72. مقایسه روش‌های مختلف نمایش گراف
  • 73. مقایسه GNNs با روش‌های سنتی نمایش گراف
  • 74. کاربردهای عملی نمایش گراف
  • 75. نمایش گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. نمایش گراف در تشخیص تقلب
  • 77. نمایش گراف در کشف دارو
  • 78. نمایش گراف در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 79. نمایش گراف در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 80. نمایش گراف در پردازش تصویر
  • 81. اخلاق در هوش مصنوعی و نمایش گراف
  • 82. حریم خصوصی در داده‌های گراف
  • 83. سوگیری در مدل‌های نمایش گراف
  • 84. قابلیت تفسیر (Interpretability) در نمایش گراف
  • 85. آینده نمایش گراف و انتخاب نمونه‌های متمایز

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.