اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی

کتاب آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی

تگ‌ها: GNN پایتون در علوم داده پردازش گراف تحلیل داده‌های گرافی شبکه‌های عصبی گراف علم داده مدل‌سازی ساختار شبکه 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 آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی ساختارهای گراف

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری و ضرورت استفاده از داده‌های گرافی در علوم داده
  • 2. ساختار داده‌های گرافی و مفاهیم پایه در نظریه گراف
  • 3. مروری بر ابزارهای برنامه‌نویسی برای تحلیل گراف در پایتون
  • 4. نصب و راه‌اندازی کتابخانه تخصصی PyTorch Geometric
  • 5. آشنایی با ساختار داده‌ در PyTorch Geometric برای نمایش گراف‌ها
  • 6. روش‌های پیمایش و جستجو در گراف‌های پیچیده
  • 7. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی گراف و تفاوت آن با شبکه‌های عصبی استاندارد
  • 8. معماری لایه‌های گراف کانولوشنال GCN
  • 9. پیاده‌سازی نخستین شبکه عصبی گراف برای دسته‌بندی گره‌ها
  • 10. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های گرافی در مقیاس بزرگ
  • 11. استفاده از ماتریس مجاورت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. تکنیک‌های استخراج ویژگی از گره‌ها و یال‌ها
  • 13. معرفی شبکه GraphSAGE برای یادگیری در گراف‌های استقرایی
  • 14. آموزش مدل‌های Graph Attention Networks GAT
  • 15. کاربرد مکانیزم توجه در وزن‌دهی به همسایگی گره‌ها
  • 16. پیاده‌سازی عملی لایه‌های توجه در شبکه‌های عصبی گراف
  • 17. تجزیه و تحلیل گراف‌های ناهمگن و کاربردهای آن
  • 18. روش‌های خوشه‌بندی در گراف با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 19. پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های اجتماعی با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 20. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 21. مدل‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف در پایتون
  • 22. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های مالی با استفاده از گراف
  • 23. روش‌های آموزش مدل‌های گراف در محیط‌های توزیع‌شده
  • 24. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری گراف
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های GNN با معیارهای استاندارد
  • 26. تکنیک‌های افزایش کارایی در آموزش مدل‌های گراف
  • 27. تجسم داده‌های گرافی و تفسیر نتایج مدل‌های یادگیری عمیق
  • 28. بررسی مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در گراف برای یادگیری نمایش
  • 29. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در تحلیل داده‌های زیست‌شناسی
  • 30. پیاده‌سازی پروژه‌های عملی بر روی گراف‌های دانش
  • 31. رفع چالش‌های مقیاس‌پذیری در گراف‌های بسیار بزرگ
  • 32. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 33. چشم‌انداز و روندهای آینده در حوزه یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها

📚 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.