اکسپرس 24
کتاب شبکه‌های عصبی گراف: شخصی‌سازی ارتباطات

کتاب شبکه‌های عصبی گراف: شخصی‌سازی ارتباطات

تگ‌ها: Data Science Deep Learning DGL GNN Graph Attention Networks Graph Convolutional Networks Graph Embedding Graph Neural Networks Knowledge Graphs Machine Learning Network Science Personalized Connections PyTorch Geometric Recommendation Systems Social Networks

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 شبکه‌های عصبی گراف: شخصی‌سازی ارتباطات

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 2. کاربردهای شبکه‌های عصبی گراف در شخصی‌سازی
  • 3. مروری بر گراف‌ها و مفاهیم پایه
  • 4. انواع داده‌های گراف: شبکه‌های اجتماعی، دانش‌نامه‌ها، تراکنش‌ها
  • 5. نمایش گراف‌ها: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 6. چالش‌های یادگیری بر روی گراف‌ها
  • 7. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی گراف
  • 8. پیاده‌سازی GNN با استفاده از فریم‌ورک‌های پایتون (PyTorch Geometric, DGL)
  • 9. لایه Graph Convolutional (GCN)
  • 10. لایه Graph Attention (GAT)
  • 11. مکانیسم‌های تجمیع (Aggregation) در GNN
  • 12. انتشار پیام (Message Passing) در GNN
  • 13. تکنیک‌های Pooling در GNN
  • 14. شبکه‌های عصبی گراف برای گره‌بندی (Node Classification)
  • 15. شبکه‌های عصبی گراف برای پیش‌بینی لینک (Link Prediction)
  • 16. شبکه‌های عصبی گراف برای طبقه‌بندی گراف (Graph Classification)
  • 17. استفاده از GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 18. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف برای شبکه‌های اجتماعی
  • 19. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف برای تجارت الکترونیک
  • 20. تکنیک‌های Embedding گراف
  • 21. یادگیری نمایش گراف (Graph Representation Learning)
  • 22. استفاده از GNN برای تشخیص تقلب
  • 23. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 24. مدل‌سازی دانش با استفاده از GNN
  • 25. شبکه‌های عصبی گراف و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 26. GNN برای تشخیص کلاهبرداری در تراکنش‌های مالی
  • 27. GNN برای پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 28. GNN برای مسیریابی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 29. GNN برای مدل‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی
  • 30. بهینه‌سازی GNN: Regularization و Dropout
  • 31. آموزش GNN با داده‌های کم‌برچسب (Semi-Supervised Learning)
  • 32. مقیاس‌پذیری GNN برای گراف‌های بزرگ
  • 33. تکنیک‌های نمونه‌برداری گراف (Graph Sampling)
  • 34. GNN های پویا (Dynamic GNNs)
  • 35. تفسیرپذیری GNN (Explainable GNNs)
  • 36. حملات Adversarial بر GNN و دفاع در برابر آن‌ها
  • 37. تکنیک‌های افزایش داده در GNN
  • 38. GNN های مبتنی بر توجه چندگانه (Multi-Head Attention)
  • 39. GNN های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based GNNs)
  • 40. استفاده از GNN در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 41. GNN های هتروژن (Heterogeneous GNNs)
  • 42. GNN های چندوظیفه‌ای (Multi-Task GNNs)
  • 43. GNN های مبتنی بر حافظه (Memory-based GNNs)
  • 44. GNN های با ساختار سلسله مراتبی (Hierarchical GNNs)
  • 45. GNN های مبتنی بر گراف‌های دانش (Knowledge Graph GNNs)
  • 46. GNN های تعاملی (Interactive GNNs)
  • 47. GNN های مبتنی بر گراف‌های زمانی (Temporal Graph GNNs)
  • 48. GNN های برای پردازش داده‌های سری زمانی
  • 49. GNN های برای پیش‌بینی زنجیره تامین
  • 50. GNN های برای تحلیل ریسک اعتباری
  • 51. GNN های برای تشخیص بیماری
  • 52. GNN های برای تشخیص ناهنجاری
  • 53. GNN های برای تحلیل تصاویر پزشکی
  • 54. GNN های برای پردازش ویدیو
  • 55. GNN های برای تحلیل داده‌های حسگر
  • 56. GNN های برای مدل‌سازی ترافیک
  • 57. GNN های برای بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی
  • 58. GNN های برای کنترل ربات‌ها
  • 59. GNN های برای تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 60. GNN های برای کشف دارو
  • 61. GNN های برای پیش‌بینی آب و هوا
  • 62. GNN های برای پیش‌بینی بازار سهام
  • 63. GNN های برای تحلیل احساسات
  • 64. GNN های برای تشخیص اخبار جعلی
  • 65. GNN های برای ترجمه ماشینی
  • 66. GNN های برای تولید متن

📚 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.