اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی الگو با شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

کتاب پیش‌بینی الگو با شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

تگ‌ها: GNN پردازش گراف پیش‌بینی الگو شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی گراف هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 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 پیش‌بینی الگو با شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 2. مفاهیم پایهٔ گراف در علم داده
  • 3. نمایش گراف‌ها: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. لایه‌های شبکه‌های عصبی و توابع فعال‌سازی
  • 6. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 7. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربردهایشان
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و پردازش توالی
  • 10. شبکه‌های عصبی گراف (GNN): معرفی و انگیزه
  • 11. ساختار پایه‌ای شبکه‌های عصبی گراف
  • 12. انتشار پیام در GNNها
  • 13. نگاشت‌برداری از گراف به بردار (Graph Embedding)
  • 14. مدل‌های GNN ساده: Graph Convolutional Networks (GCN)
  • 15. لایه‌های GCN و انتشار اطلاعات
  • 16. کاربرد GCN در طبقه‌بندی گره‌ها
  • 17. کاربرد GCN در طبقه‌بندی یال‌ها
  • 18. کاربرد GCN در طبقه‌بندی گراف‌ها
  • 19. شبکه‌های عصبی گراف فضایی (Spatial GNNs)
  • 20. شبکه‌های عصبی گراف طیفی (Spectral GNNs)
  • 21. تفاوت رویکردهای فضایی و طیفی در GNN
  • 22. معماری‌های پیشرفتهٔ GNN
  • 23. Graph Attention Networks (GAT)
  • 24. مکانیزم توجه در GAT
  • 25. کاربرد GAT در پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 26. شبکه‌های عصبی گراف با حافظه (Memory GNNs)
  • 27. شبکه‌های عصبی گراف با گیت (Gated GNNs)
  • 28. شبکه‌های عصبی گراف برای پیش‌بینی تعاملات
  • 29. پیش‌بینی الگوهای مولکولی (Motif Prediction)
  • 30. تعریف الگو در گراف‌ها
  • 31. اهمیت پیش‌بینی الگو در شیمی و زیست‌شناسی
  • 32. روش‌های سنتی پیش‌بینی الگو
  • 33. چالش‌های پیش‌بینی الگو با روش‌های کلاسیک
  • 34. کاربرد GNN در پیش‌بینی الگو
  • 35. پیش‌پردازش داده‌های گراف برای GNN
  • 36. ساخت گراف از داده‌های مولکولی
  • 37. ویژگی‌های گره و یال در گراف‌های مولکولی
  • 38. نمایش مولکول‌ها به صورت گراف
  • 39. استخراج ویژگی‌های مولکولی با GNN
  • 40. آموزش مدل GNN برای پیش‌بینی الگو
  • 41. تابع هزینه برای پیش‌بینی الگو
  • 42. ارزیابی عملکرد مدل GNN
  • 43. معیارهای ارزیابی در پیش‌بینی الگو
  • 44. داده‌کاوی گراف و کشف دانش
  • 45. کاربرد GNN در کشف الگوهای پنهان
  • 46. پیش‌بینی خواص فیزیکی و شیمیایی با GNN
  • 47. پیش‌بینی فعالیت دارویی با GNN
  • 48. طراحی مولکول‌های جدید با GNN
  • 49. شبکه‌های عصبی گراف ترنسفورمر
  • 50. کاربرد ترنسفورمر در پردازش گراف
  • 51. GNNهای چندگراف (Multi-graph GNNs)
  • 52. GNNهای دینامیک (Dynamic GNNs)
  • 53. GNNهای پویا و تجزیه و تحلیل شبکه‌های در حال تغییر
  • 54. GNNهای خودنظارتی (Self-supervised GNNs)
  • 55. یادگیری نمایش گراف بدون برچسب
  • 56. یادگیری نمایش گراف با استفاده از روش‌های متضاد
  • 57. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
  • 59. GNN و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 60. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 61. شناسایی جوامع در شبکه‌های اجتماعی با GNN
  • 62. پیش‌بینی لینک در شبکه‌های اجتماعی
  • 63. GNN در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 64. تحلیل تصاویر با ساختارهای گراف
  • 65. GNN برای پردازش داده‌های سه‌بعدی
  • 66. GNN در رباتیک و کنترل
  • 67. برنامه‌ریزی حرکت ربات با GNN
  • 68. GNN در سیستم‌های توزیع شده
  • 69. همکاری گره‌ها در شبکه‌های توزیع شده با GNN
  • 70. GNN و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 71. ترکیب GNN و یادگیری تقویتی
  • 72. ملاحظات اخلاقی در استفاده از GNN
  • 73. حفظ حریم خصوصی در داده‌های گراف
  • 74. سوگیری در مدل‌های GNN
  • 75. تفسیرپذیری مدل‌های GNN
  • 76. روش‌های توضیح‌دهنده برای GNN
  • 77. چالش‌های مقیاس‌پذیری در GNN
  • 78. مدل‌های GNN کارآمد و مقیاس‌پذیر
  • 79. نکات پیشرفته در معماری GNN
  • 80. شبکه‌های عصبی گراف با توپولوژی متغیر
  • 81. GNNهای انتزاعی (Abstract GNNs)
  • 82. یادگیری توابع نگاشت گراف به گراف
  • 83. کاربرد GNN در تجزیه و تحلیل بیولوژیکی
  • 84. پیش‌بینی برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
  • 85. GNN در کشف دارو
  • 86. کاربرد GNN در بهینه‌سازی
  • 87. حل مسائل بهینه‌سازی با GNN
  • 88. GNN در شبکه‌های ارتباطی
  • 89. تحلیل و مسیریابی در شبکه‌های ارتباطی
  • 90. GNN در تحلیل داده‌های علمی
  • 91. استفاده از GNN برای کشف الگو در داده‌های علمی
  • 92. مباحث پیشرفته در نمایش گراف
  • 93. روش‌های یادگیری نمایش گراف عمیق
  • 94. GNNهای گراف‌-شبکه‌ای
  • 95. معماری‌های ترکیبی GNN
  • 96. فریم‌ورک‌های پیاده‌سازی GNN
  • 97. کتابخانه‌های محبوب GNN
  • 98. پیاده‌سازی GNN با PyTorch Geometric
  • 99. پیاده‌سازی GNN با Deep Graph Library (DGL)
  • 100. آموزش مدل GNN با استفاده از فریم‌ورک‌ها

📚 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.