اکسپرس 24
کتاب یادگیری بر روی گراف‌ها با شبکه‌های عصبی قابل توضیح

کتاب یادگیری بر روی گراف‌ها با شبکه‌های عصبی قابل توضیح

تگ‌ها: GNN الگوریتم‌های گراف تحلیل گراف داده‌کاوی شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی گراف گراف‌ها هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 یادگیری بر روی گراف‌ها با شبکه‌های عصبی قابل توضیح

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 2. انواع گراف‌ها و نمایش آن‌ها
  • 3. ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 4. الگوریتم‌های جستجوی گراف: BFS و DFS
  • 5. مسائل جستجوی مسیر در گراف‌ها
  • 6. الگوریتم دایکسترا و کوتاهترین مسیر
  • 7. الگوریتم‌های Min-Cut و Max-Flow
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و گراف‌ها
  • 9. شبکه‌های عصبی: مبانی و اصول
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای گراف‌ها
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و گراف‌ها
  • 12. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 13. معماری‌های مختلف GNN
  • 14. Graph Convolutional Networks (GCN)
  • 15. Graph Attention Networks (GAT)
  • 16. GraphSAGE
  • 17. پیاده‌سازی GCN با استفاده از پایتون و TensorFlow
  • 18. پیاده‌سازی GAT با استفاده از پایتون و PyTorch
  • 19. Graph Embedding
  • 20. تکنیک‌های Embedding گراف
  • 21. Node2Vec
  • 22. DeepWalk
  • 23. کاربرد GNN در طبقه‌بندی گره‌ها
  • 24. کاربرد GNN در پیش‌بینی لینک
  • 25. کاربرد GNN در خوشه‌بندی گراف
  • 26. کاربرد GNN در تجسم گراف
  • 27. شبکه‌های عصبی گراف قابل توضیح (Explainable GNN)
  • 28. اهمیت قابلیت توضیح در یادگیری ماشین
  • 29. روش‌های Explainable AI (XAI)
  • 30. LIME و SHAP برای توضیح پیش‌بینی‌های GNN
  • 31. تفسیر ویژگی‌های مهم در GNN
  • 32. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 33. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با GNN
  • 34. تشخیص جوامع در شبکه‌های اجتماعی
  • 35. پیش‌بینی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 36. کاربرد GNN در بیوانفورماتیک
  • 37. تحلیل شبکه‌های پروتئین-پروتئین با GNN
  • 38. پیش‌بینی ساختار پروتئین با GNN
  • 39. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه گر
  • 40. بهبود سیستم‌های توصیه گر با GNN
  • 41. پیش‌بینی امتیاز فیلم با GNN
  • 42. کاربرد GNN در پردازش زبان طبیعی
  • 43. مدل‌سازی جملات با گراف
  • 44. تحلیل وابستگی نحوی با GNN
  • 45. کاربرد GNN در تشخیص تقلب
  • 46. تشخیص تراکنش‌های تقلبی با GNN
  • 47. شناسایی حساب‌های جعلی در شبکه‌های اجتماعی
  • 48. کاربرد GNN در مدیریت زنجیره تامین
  • 49. بهینه‌سازی لجستیک با GNN
  • 50. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
  • 51. کاربرد GNN در تحلیل ترافیک
  • 52. پیش‌بینی جریان ترافیک با GNN
  • 53. بهینه‌سازی مسیرها در شبکه‌های حمل و نقل
  • 54. چالش‌ها و محدودیت‌های GNN
  • 55. مقیاس‌پذیری GNN
  • 56. مسائل مربوط به داده‌های گراف
  • 57. آینده یادگیری بر روی گراف‌ها
  • 58. تحقیقات جدید در زمینه GNN
  • 59. کاربردهای نوظهور GNN
  • 60. استفاده از GNN در داده‌های پویا
  • 61. یادگیری گراف با داده‌های ناقص
  • 62. روش‌های نیمه‌نظارتی در GNN
  • 63. یادگیری گراف با استفاده از داده‌های متنی
  • 64. یادگیری گراف با استفاده از داده‌های تصویری
  • 65. تکنیک‌های افزایش داده در گراف‌ها
  • 66. تنظیم پارامترهای GNN
  • 67. انتخاب معماری مناسب GNN
  • 68. ارزیابی عملکرد GNN
  • 69. مقایسه GNN با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 70. مقدمه‌ای بر Graph Databases
  • 71. Neo4j و GNN
  • 72. استفاده از GNN در Graph Databases
  • 73. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های گراف
  • 74. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های گراف
  • 75. تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای GNN
  • 76. مبانی ریاضی گراف‌ها
  • 77. جبر خطی و گراف‌ها
  • 78. احتمالات و گراف‌ها
  • 79. بهینه‌سازی و 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.