کتاب جامع شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل داده‌های پیچیده و شبکه‌ای

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 جامع شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل داده‌های پیچیده و شبکه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق روی ساختارهای گراف

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های تحلیل داده‌های ساختاریافته در قالب گراف
  • 2. ساختار داده‌های گرافی و نمایش ماتریسی اتصالات
  • 3. تفاوت‌های بنیادین میان شبکه‌های عصبی متقارن و شبکه‌های گراف
  • 4. مفهوم همسایگی و تجمیع اطلاعات در گره‌های گراف
  • 5. معرفی شبکه‌های عصبی گراف GNN و معماری پایه آن‌ها
  • 6. بررسی عملیات انتقال پیام در شبکه‌های گراف
  • 7. مبانی ریاضی ضرب‌های ماتریسی در تحلیل گراف
  • 8. آشنایی با شبکه‌های عصبی گراف کانولوشنی GCN
  • 9. فرمول‌بندی لایه کانولوشنی در گراف‌های بدون جهت
  • 10. تحلیل طیفی گراف و فضای فرکانسی در یادگیری ماشین
  • 11. تقریب مرتبه اول فیلترهای گراف و ساده‌سازی محاسباتی
  • 12. معرفی الگوریتم GraphSAGE برای یادگیری استقرایی
  • 13. آموزش گام‌به‌گام تجمیع‌کننده‌های محلی در مدل GraphSAGE
  • 14. مکانیسم توجه در گراف‌ها و معرفی شبکه GAT
  • 15. اهمیت وزن‌دهی به یال‌ها در شبکه‌های عصبی گراف توجهی
  • 16. مقایسه عملکرد GCN و GAT در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 17. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در یادگیری بازنمایی گراف
  • 18. تکنیک‌های تعبیه گره Node Embedding در فضای برداری
  • 19. معرفی الگوریتم DeepWalk و یادگیری بر مبنای پیاده‌روی تصادفی
  • 20. استفاده از Node2Vec برای حفظ ساختار محلی و جهانی گراف
  • 21. پیش‌بینی پیوند Link Prediction در شبکه‌های پیچیده
  • 22. طبقه‌بندی گره‌ها در گراف‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر
  • 23. خوشه‌بندی و تشخیص جوامع در ساختارهای گرافی
  • 24. آموزش کار با کتابخانه PyTorch Geometric در پایتون
  • 25. پیاده‌سازی یک لایه GCN سفارشی با استفاده از توابع پایه
  • 26. پیش‌پردازش داده‌های گراف و مدیریت ساختارهای تنک
  • 27. بهینه‌سازی توابع هزینه برای مسائل یادگیری روی گراف
  • 28. بررسی چالش‌های بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی گراف عمیق
  • 29. تکنیک‌های نرمال‌سازی در آموزش شبکه‌های گراف
  • 30. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های حمل‌ونقل شهری
  • 31. تحلیل سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از یادگیری گراف
  • 32. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در پیش‌بینی تعاملات پروتئین‌ها
  • 33. امنیت در شبکه‌های عصبی گراف و مقابله با حملات خصمانه
  • 34. ارزیابی مدل‌های گراف با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 35. آینده پژوهی و روندهای نوین در یادگیری ماشین روی گراف

📚 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.