اکسپرس 24
کتاب تحلیل قدرت بازنمایی و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در کاربردهای مهندسی و داده‌کاوی

کتاب تحلیل قدرت بازنمایی و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در کاربردهای مهندسی و داده‌کاوی

تگ‌ها: GNN بازنمایی گراف پردازش گراف‌ها داده‌کاوی ساختارهای داده‌ای شبکه‌های عصبی گراف مدل‌های گراف عصبی هوش مصنوعی 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 تحلیل قدرت بازنمایی و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در کاربردهای مهندسی و داده‌کاوی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق روی داده‌های ساختاریافته (گراف)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری و تعاریف پایه در داده‌های گراف و شبکه‌های عصبی
  • 2. ساختار داده‌های گراف و نمایش ماتریسی آن‌ها در علوم رایانه
  • 3. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین برای داده‌های غیر اقلیدسی
  • 4. معماری شبکه‌های عصبی گراف و لایه‌های انتقال پیام
  • 5. تفاوت رویکردهای یادگیری عمیق کلاسیک با مدل‌های مبتنی بر گراف
  • 6. تحلیل قدرت بازنمایی در شبکه‌های عصبی گراف
  • 7. نقش الگوریتم وایسفایلر-لهمن در تشخیص ایزومورفیسم گراف
  • 8. ارتباط میان الگوریتم وایسفایلر-لهمن و قدرت تفکیک‌کنندگی مدل‌های GNN
  • 9. بررسی محدودیت‌های تئوریک در تشخیص ساختارهای محلی گراف
  • 10. تحلیل ظرفیت مدل‌های GNN در نگاشت ویژگی‌های گره به فضای برداری
  • 11. تأثیر توابع تجمیع بر قدرت بازنمایی شبکه‌های عصبی گراف
  • 12. بررسی پدیده بیش‌هموارسازی در شبکه‌های عصبی گراف عمیق
  • 13. محدودیت‌های مدل‌های GNN در تشخیص چرخه‌ها و ساختارهای دورانی
  • 14. تحلیل قدرت بازنمایی مدل‌های GCN و GAT در مسائل طبقه‌بندی
  • 15. روش‌های ارزیابی تجربی قدرت بازنمایی در مدل‌های گراف
  • 16. کاربرد مدل‌های مبتنی بر گراف در تحلیل شبکه‌های اجتماعی با رویکرد امنیت داده
  • 17. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف در سامانه‌های توصیه‌گر بومی
  • 18. کاربرد GNN در تحلیل و بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی
  • 19. به‌کارگیری یادگیری گراف در تحلیل داده‌های زیست‌پزشکی مطابق استانداردهای وزارت بهداشت
  • 20. تحلیل شبکه‌های حمل‌ونقل و ترافیک شهری با استفاده از مدل‌های GNN
  • 21. روش‌های مقابله با نویز در داده‌های ساختاریافته گراف
  • 22. استفاده از مدل‌های گراف در کشف تقلب و تحلیل تراکنش‌های مالی سالم
  • 23. مبانی طراحی مدل‌های گراف برای تحلیل داده‌های حجیم در مراکز داده
  • 24. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی گراف
  • 25. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای آموزش بهینه مدل‌های گراف
  • 26. اصول مستندسازی و تحلیل نتایج مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های صنعتی
  • 27. اخلاق کاربردی در استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های گراف
  • 28. چارچوب‌های نرم‌افزاری استاندارد برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف
  • 29. روش‌های بهینه‌سازی فراپارامترها در مدل‌های یادگیری گراف
  • 30. ارائه راهکارهای تحلیل گراف در پروژه‌های داده‌کاوی ملی
  • 31. ارزیابی عملکرد مدل‌های گراف در محیط‌های عملیاتی و داده‌های واقعی
  • 32. تلفیق دانش دامنه با یادگیری گراف برای بهبود دقت مدل‌ها
  • 33. بررسی آینده پژوهی و روندهای نوین در الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی گراف
  • 34. خلاصه و جمع‌بندی نکات فنی در تحلیل قدرت و محدودیت مدل‌های 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.