اکسپرس 24
کتاب شبکه‌های عصبی گراف: فراتر از انتقال پیام

کتاب شبکه‌های عصبی گراف: فراتر از انتقال پیام

تگ‌ها: GNN الگوریتم تحلیل شبکه‌ها داده‌کاوی شبکه‌های عصبی عمیق شبکه‌های عصبی گراف گراف 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 شبکه‌های عصبی گراف: فراتر از انتقال پیام

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف
  • 2. مفاهیم اساسی گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 3. نمایش گراف‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 4. انواع داده‌های گراف
  • 5. پیاده‌سازی گراف‌ها در پایتون
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها
  • 7. مسائل کلیدی در یادگیری گراف
  • 8. انتقال پیام (Message Passing) در شبکه‌های عصبی گراف
  • 9. معماری Graph Convolutional Networks (GCN)
  • 10. تحلیل عملکرد و محدودیت‌های GCN
  • 11. GraphSAGE: یادگیری نمایش گراف در مقیاس بزرگ
  • 12. Graph Attention Networks (GAT): توجه در شبکه‌های عصبی گراف
  • 13. تفاوت‌های GAT و GCN
  • 14. معماری Graph Isomorphism Network (GIN)
  • 15. تست قدرت تمایز GIN
  • 16. شبکه‌های عصبی گراف پویا (Dynamic Graph Neural Networks)
  • 17. مدل‌سازی گراف‌های وابسته به زمان
  • 18. شبکه‌های عصبی گراف برای پیش‌بینی لینک
  • 19. شبکه‌های عصبی گراف برای طبقه‌بندی گره
  • 20. شبکه‌های عصبی گراف برای خوشه‌بندی گره
  • 21. شبکه‌های عصبی گراف برای پیش‌بینی ویژگی گره
  • 22. شبکه‌های عصبی گراف برای تجسم گراف
  • 23. Graph Autoencoders برای یادگیری نمایش فشرده گراف
  • 24. استفاده از Graph Autoencoders برای بازسازی گراف
  • 25. تولید گراف با شبکه‌های عصبی
  • 26. شبکه‌های عصبی گراف مولد (Generative Graph Neural Networks)
  • 27. شبکه‌های عصبی گراف برای کشف دارو
  • 28. شبکه‌های عصبی گراف در سیستم‌های توصیه
  • 29. شبکه‌های عصبی گراف در پردازش زبان طبیعی
  • 30. شبکه‌های عصبی گراف در بینایی ماشین
  • 31. شبکه‌های عصبی گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 32. شبکه‌های عصبی گراف در تشخیص تقلب
  • 33. شبکه‌های عصبی گراف در پیش‌بینی ترافیک
  • 34. شبکه‌های عصبی گراف در شبکه‌های انرژی
  • 35. شبکه‌های عصبی گراف در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 36. شبکه‌های عصبی گراف و داده‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 37. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف برای استدلال بر روی داده‌های دانش
  • 38. انتقال پیام چندرشته‌ای (Multi-Relational Message Passing)
  • 39. شبکه‌های عصبی گراف بر پایه ترانسفورمر
  • 40. ترکیب شبکه‌های عصبی گراف با سایر معماری‌های یادگیری عمیق
  • 41. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی گراف
  • 42. انتخاب هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی گراف
  • 43. تنظیم لایه گراف در شبکه‌های عصبی گراف
  • 44. روش‌های مقابله با داده‌های گراف ناقص
  • 45. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی گراف
  • 46. توضیح پیش‌بینی‌های شبکه‌های عصبی گراف
  • 47. آینده شبکه‌های عصبی گراف
  • 48. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در شبکه‌های عصبی گراف
  • 49. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای شبکه‌های عصبی گراف (PyTorch Geometric, DGL)
  • 50. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف ساده با PyTorch Geometric
  • 51. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف ساده با DGL
  • 52. کار با مجموعه‌داده‌های گراف در شبکه‌های عصبی
  • 53. پیش‌پردازش داده‌های گراف
  • 54. ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی گراف
  • 55. متریک‌های ارزیابی شبکه‌های عصبی گراف
  • 56. مقایسه شبکه‌های عصبی گراف مختلف
  • 57. مطالعه موردی: کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در یک مسئله واقعی
  • 58. بهینه‌سازی حافظه در شبکه‌های عصبی گراف بزرگ
  • 59. یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning) در شبکه‌های عصبی گراف
  • 60. شبکه‌های عصبی گراف و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 61. شبکه‌های عصبی گراف و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 62. شبکه‌های عصبی گراف و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 63. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در تشخیص ناهنجاری
  • 64. شبکه‌های عصبی گراف برای داده‌های چند وجهی (Multimodal Data)
  • 65. شبکه‌های عصبی گراف و امنیت سایبری
  • 66. شبکه‌های عصبی گراف برای تحلیل شبکه‌های پیچیده

📚 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.