MAPress
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری روی گراف‌ها

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری روی گراف‌ها

تگ‌ها: GNN پردازش گراف شبکه های عصبی گراف علم داده گراف در علم داده محاسبات گراف هوش مصنوعی یادگیری روی گراف یادگیری عمیق گراف یادگیری ماشین گراف

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری روی گراف‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

🎓 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 یادگیری روی گراف‌ها
  • 2. مبانی نظری گراف‌ها
  • 3. انواع گراف‌ها و نمایش آن‌ها
  • 4. عمق‌سنجی و پیمایش گراف
  • 5. الگوریتم‌های جستجو در گراف
  • 6. مفاهیم پایه‌ای در یادگیری ماشین
  • 7. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 8. ویژگی‌های گراف و استخراج آن‌ها
  • 9. تبدیل گراف به بردار ویژگی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای گراف‌ها
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای گراف‌ها
  • 12. گراف‌های عصبی (GNNs)
  • 13. معماری‌های پایه GNN
  • 14. لایه کانولوشن در GNN
  • 15. لایه تجمیع در GNN
  • 16. لایه پیش‌بینی در GNN
  • 17. یادگیری نمایش گره (Node Embedding)
  • 18. روش‌های کلاسیک Node Embedding
  • 19. روش‌های مبتنی بر GNN برای Node Embedding
  • 20. یادگیری نمایش پیوند (Link Embedding)
  • 21. پیش‌بینی پیوند
  • 22. روش‌های کلاسیک پیش‌بینی پیوند
  • 23. روش‌های مبتنی بر GNN برای پیش‌بینی پیوند
  • 24. طبقه‌بندی گره (Node Classification)
  • 25. روش‌های مبتنی بر GNN برای طبقه‌بندی گره
  • 26. رگرسیون گره (Node Regression)
  • 27. روش‌های مبتنی بر GNN برای رگرسیون گره
  • 28. طبقه‌بندی گراف (Graph Classification)
  • 29. روش‌های مبتنی بر GNN برای طبقه‌بندی گراف
  • 30. رگرسیون گراف (Graph Regression)
  • 31. روش‌های مبتنی بر GNN برای رگرسیون گراف
  • 32. یادگیری تقویتی روی گراف‌ها
  • 33. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 35. کاربرد GNN در شیمی و داروسازی
  • 36. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
  • 37. کاربرد GNN در بینایی ماشین
  • 38. کاربرد GNN در کشف دانش
  • 39. کاربرد GNN در امنیت سایبری
  • 40. کاربرد GNN در بهینه‌سازی
  • 41. کاربرد GNN در سیستم‌های حمل و نقل
  • 42. کاربرد GNN در شبکه‌های ارتباطی
  • 43. کاربرد GNN در مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی
  • 44. کاربرد GNN در مدل‌سازی پدیده‌های اقتصادی
  • 45. کاربرد GNN در مدل‌سازی پدیده‌های زیستی
  • 46. کاربرد GNN در تشخیص تقلب
  • 47. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 48. کاربرد GNN در کشف داروها
  • 49. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های مولکولی
  • 50. کاربرد GNN در مدل‌سازی انتشار اطلاعات
  • 51. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 52. کاربرد GNN در مدیریت انرژی
  • 53. کاربرد GNN در بهینه‌سازی مسیر
  • 54. کاربرد GNN در تحلیل رفتار کاربران
  • 55. کاربرد GNN در شناسایی الگوهای رفتاری
  • 56. کاربرد GNN در پیش‌بینی روندها
  • 57. کاربرد GNN در تحلیل ریسک
  • 58. کاربرد GNN در مدل‌سازی زنجیره تأمین
  • 59. کاربرد GNN در بهینه‌سازی منابع
  • 60. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های مالی
  • 61. کاربرد GNN در تشخیص ناهنجاری
  • 62. کاربرد GNN در پیش‌بینی خرابی
  • 63. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های سلامت
  • 64. کاربرد GNN در توزیع منابع بهداشتی
  • 65. کاربرد GNN در مدل‌سازی اپیدمی‌ها
  • 66. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های آموزشی
  • 67. کاربرد GNN در شخصی‌سازی یادگیری
  • 68. کاربرد GNN در پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 69. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های علمی
  • 70. کاربرد GNN در کشف روابط بین مفاهیم
  • 71. کاربرد GNN در سازماندهی دانش
  • 72. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های حقوقی
  • 73. کاربرد GNN در پیش‌بینی نتایج حقوقی
  • 74. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های سیاسی
  • 75. کاربرد GNN در مدل‌سازی افکار عمومی
  • 76. کاربرد GNN در تحلیل تأثیرگذاری
  • 77. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های فرهنگی
  • 78. کاربرد GNN در درک متون تاریخی
  • 79. کاربرد GNN در تحلیل آثار هنری
  • 80. کاربرد GNN در مدل‌سازی زبان
  • 81. کاربرد GNN در تحلیل گفتمان
  • 82. کاربرد GNN در درک معنایی
  • 83. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های ارتباطی درون‌سازمانی
  • 84. کاربرد GNN در بهبود همکاری
  • 85. کاربرد GNN در مدیریت دانش سازمانی
  • 86. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های ورزشی
  • 87. کاربرد GNN در پیش‌بینی نتایج ورزشی
  • 88. کاربرد GNN در تحلیل عملکرد بازیکنان
  • 89. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های محیط زیست
  • 90. کاربرد GNN در مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 91. کاربرد GNN در پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 92. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 93. کاربرد GNN در بهینه‌سازی تولید انرژی
  • 94. کاربرد GNN در مدیریت شبکه‌های هوشمند
  • 95. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 96. کاربرد GNN در بهینه‌سازی کشت
  • 97. کاربرد GNN در پیش‌بینی آفات
  • 98. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های گردشگری
  • 99. کاربرد GNN در بهینه‌سازی خدمات
  • 100. کاربرد GNN در پیش‌بینی تقاضا

📚 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.