اکسپرس 24
کتاب استفاده از مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای

کتاب استفاده از مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای

تگ‌ها: اکولوژی پیش‌بینی اکولوژیکی تعاملات گونه‌ای علوم محیطی گراف عصبی گرمایش جهانی محیط زیست مدل‌سازی اکوسیستم هوش مصنوعی 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 استفاده از مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم محیطی

موضوع میانی: پیش‌بینی اثرات گرمایش جهانی بر اکوسیستم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف
  • 2. اساسيات نظریه گراف
  • 3. نمایش داده‌ها به صورت گراف
  • 4. انواع گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 5. الگوریتم‌های پایه گراف
  • 6. مفهوم تعامل گونه‌ای
  • 7. اهمیت پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای در زیست‌شناسی
  • 8. معرفی مدل‌های گراف عصبی
  • 9. مدل‌های گراف عصبی برای داده‌های ناهمگن
  • 10. لایه‌های گراف عصبی
  • 11. توابع تجمیع در شبکه‌های گراف عصبی
  • 12. مکانیسم‌های توجه در شبکه‌های گراف عصبی
  • 13. مدل Graph Convolutional Network (GCN)
  • 14. مدل Graph Attention Network (GAT)
  • 15. مدل GraphSAGE
  • 16. پیش‌پردازش داده‌های تعامل گونه‌ای
  • 17. ساخت گراف تعامل گونه‌ای
  • 18. ویژگی‌های گره و یال در گراف تعامل گونه‌ای
  • 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی تعامل
  • 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های گراف عصبی
  • 21. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
  • 22. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 23. کاربرد مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی تعاملات پروتئین-پروتئین
  • 24. کاربرد مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی تعاملات دارو-هدف
  • 25. کاربرد مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی تعاملات ژن-ژن
  • 26. کاربرد مدل‌های گراف عصبی در اکولوژی گونه‌ها
  • 27. محدودیت‌های مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای
  • 28. بهبود دقت پیش‌بینی با استفاده از داده‌های تکمیلی
  • 29. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در شبکه‌های گراف عصبی
  • 30. مدل‌های گراف عصبی پویا برای تعاملات تغییرپذیر
  • 31. مدل‌های گراف عصبی برای داده‌های بزرگ
  • 32. بهینه‌سازی محاسباتی شبکه‌های گراف عصبی
  • 33. استفاده از GPU برای آموزش شبکه‌های گراف عصبی
  • 34. تفسیرپذیری مدل‌های گراف عصبی
  • 35. شناسایی ویژگی‌های مهم در پیش‌بینی تعاملات
  • 36. روش‌های تجسم گراف‌های عصبی
  • 37. تحلیل حساسیت مدل‌های گراف عصبی
  • 38. مقایسه مدل‌های مختلف گراف عصبی
  • 39. چالش‌های پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای در محیط‌های پیچیده
  • 40. آینده پژوهش در زمینه پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای با استفاده از شبکه‌های گراف عصبی
  • 41. کاربرد شبکه‌های گراف عصبی در حفاظت از تنوع زیستی
  • 42. استفاده از شبکه‌های گراف عصبی در کشاورزی پایدار
  • 43. کاربرد شبکه‌های گراف عصبی در پزشکی شخصی
  • 44. مطالعه موردی: پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای در یک اکوسیستم خاص
  • 45. ابزارهای متن‌باز برای شبکه‌های گراف عصبی
  • 46. مجموعه داده‌های مرجع برای پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای
  • 47. اخلاق در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی تعاملات گونه‌ای
  • 48. چالش‌های مربوط به داده‌های ناقص و نویزدار
  • 49. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل در پیش‌بینی تعاملات
  • 50. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در شبکه‌های گراف عصبی
  • 51. شبکه‌های گراف عصبی مبتنی بر دانش (Knowledge-infused GNNs)
  • 52. استفاده از گراف‌های چندلایه (Multi-layer graphs)
  • 53. مدل‌های گراف عصبی برای گراف‌های پویا و زمانی
  • 54. تکنیک‌های کاهش ابعاد در شبکه‌های گراف عصبی
  • 55. روش‌های تشخیص ناهنجاری در گراف‌ها با استفاده از شبکه‌های گراف عصبی
  • 56. کاربرد شبکه‌های گراف عصبی در کشف دارو
  • 57. استفاده از شبکه‌های گراف عصبی در مهندسی پروتئین
  • 58. مدل‌های گراف عصبی برای داده‌های اسپارس

📚 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.