اکسپرس 24
کتاب یادگیری عمیق گرافی (GNNs) برای پیش‌بینی لینک در شبکه‌های عظیم

کتاب یادگیری عمیق گرافی (GNNs) برای پیش‌بینی لینک در شبکه‌های عظیم

تگ‌ها: Deep Graph Library GNNهای زمانی GraphSAGE PyTorch Geometric ارسال پیام الگوریتم‌های پیش‌بینی اتصالات پیش‌بینی لینک GNN پیش‌بینی لینک در شبکه‌های بزرگ تحلیل شبکه توکینگ‌های گراف گراف‌های عظیم مقیاس‌پذیری یادگیری عمیق گراف یادگیری نمایندگی یادگیری نمایندگی گراف

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 یادگیری عمیق گرافی (GNNs) برای پیش‌بینی لینک در شبکه‌های عظیم

موضوع کلی: تحلیل داده‌های شبکه‌ای

موضوع میانی: الگوریتم‌های پیش‌بینی اتصالات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به داده‌های شبکه‌ای و پیش‌بینی لینک
  • 2. مبانی نظریه گراف برای GNNs
  • 3. مروری بر شبکه‌های عصبی عمیق گراف
  • 4. مبانی یادگیری نمایندگی گراف
  • 5. چارچوب‌های ارسال پیام (ارسال، به‌روزرسانی، تجمع)
  • 6. مبانی شبکه‌های کانولوشنی گراف (GCNs)
  • 7. کانولوشن گراف اسپکترال
  • 8. مکانیسم‌های توجه گراف
  • 9. GraphSAGE: نمونه‌برداری و تجمع
  • 10. تکنیک‌های توکینگ گراف برای پیش‌بینی لینک
  • 11. گراف‌های هدایت‌شونده و امضا شده در GNNs
  • 12. مدیریت ویژگی‌های گراف و مشخصات گره
  • 13. پایپ‌لاین‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر برای گراف‌های عظیم
  • 14. ذخیره‌سازی حافظه‌کارآمد گراف (لیست مجاورت، CSR)
  • 15. آموزش موازی و توزیع‌شده روی گراف
  • 16. استراتژی‌های مینی‌بچ نمونه‌برداری زیرگراف
  • 17. نمونه‌برداری منفی برای پیش‌بینی لینک
  • 18. توابع زیان و معیارهای ارزیابی (AUC، MRR، Precision@K)
  • 19. آموزش GNNهای عمیق: ترفندهای بهینه‌سازی
  • 20. تکنیک‌های تنظیم‌کننده برای گراف (پرتربی، وزن‌کشی)
  • 21. طبقه‌بندی گره به‌عنوان پیش‌آموزش
  • 22. یادگیری خودسرپرستانه روی گراف (DeepWalk، Node2Vec، GraphCL)
  • 23. یادگیری کنتراستی برای پیش‌بینی لینک
  • 24. ادغام اطلاعات جانبی (ویژگی‌های گره، انواع گره)
  • 25. گراف‌های ناهمگن و Metapath‑based GNNs
  • 26. شبکه‌های عصبی گراف تطبیقی (مانند GCN تطبیقی)
  • 27. گراف‌های پویا: GNNهای زمانی (مانند TGAT، GraphSAGE زمانی)
  • 28. مدل‌سازی فعالیت گره در طول زمان
  • 29. پیش‌بینی لینک در شبکه‌های زمانی
  • 30. ارزیابی روی گراف‌های ثابت در مقابل پویا
  • 31. استنتاج مقیاس‌پذیر برای گراف‌های عظیم
  • 32. فشرده‌سازی مدل و کوانتیزاسیون برای GNNs
  • 33. یادگیری فدرال برای داده‌های گراف توزیع‌شده
  • 34. حریم خصوصی‌محور GNNs (حریم خصوصی دیفرانسیل)
  • 35. عدالت و سوگیری در پیش‌بینی‌های گراف
  • 36. تفسیرپذیری GNNهای پیش‌بینی لینک (GNN‑EXPLAINER)
  • 37. توکینگ‌های تفسیرپذیر برای استدلال لینک
  • 38. یکپارچه‌سازی گراف با پچینگ برای کارایی
  • 39. افزایش گراف برای مقاومتپذیری
  • 40. درسیاب‌های منحنی برای پیش‌بینی لینک نامتوازن
  • 41. مدیریت نامتوازنی کلاس (بازنویسی‌گیری، focal loss)
  • 42. تنظیم آستانه و خطوط لوله تصمیم‌گیری
  • 43. استقرار GNNهای پیش‌بینی لینک در تولید
  • 44. مانیتورینگ و تشخیص جریان برای مدل‌های گراف
  • 45. مطالعات موردی: دوست‌یابی در شبکه‌های اجتماعی
  • 46. مطالعات موردی: پیش‌بینی لینک در شبکه‌های استنادی
  • 47. مطالعات موردی: پیش‌بینی تعامل زیستی
  • 48. مطالعات موردی: پیش‌بینی هم‌خرید محصول در تجارت الکترونیک
  • 49. ارزیابی GNNs روی مجموعه‌های داده استاندارد (Cora، CiteSeer، PubMed، ogbn‑products و غیره)
  • 50. تحقیق تکرارپذیر و کتابخانه‌های متن‌باز (PyTorch Geometric، DGL، DeepGraphLib)
  • 51. بهینه‌سازی فرازمانی با بهینه‌سازی باینسی
  • 52. استراتژی‌های انتخاب مدل برای گراف‌های عظیم
  • 53. مقیاس‌بندی به میلیاردها لبه (روش‌های تقریبی)
  • 54. جستجوی نزدیکان تقریبی برای نامزدهای لینک
  • 55. الگوریتم‌های نمونه‌برداری گراف (GraphSAGE، Cluster‑GCN، GraphSAINT)
  • 56. استخراج زیرگراف کارآمد با استفاده از نمونه‌برداری لبه
  • 57. گره‌های GPU برای GNNs
  • 58. عملیات ماتریس پراکنده برای GNNs
  • 59. پردازش گراف مبتنی بر ابر (مانند AWS Neptune، Azure Cosmos DB)
  • 60. ویژگی‌های آگاه از لبه (درجه گره، ضریب خوشه‌بندی و غیره)
  • 61. Node2Vec و توکینگ‌های گراف
  • 62. مقایسه DeepWalk و node2vec
  • 63. یادگیری نمایندگی گراف با GNN در مقابل توکینگ‌های سطحی
  • 64. انتقال یادگیری بین گراف‌های مرتبط
  • 65. یادگیری چندوظیفه‌ای: طبقه‌بندی گره و پیش‌بینی لینک مشترک
  • 66. GNNهای پیش‌بینی لینک هدایت‌شونده
  • 67. معماری‌های نامتقارن GNN برای تعاملات کاربر-آیتم
  • 68. تکمیل گراف دانش با GNNs
  • 69. یکپارچه‌سازی قوانین منطقی در پیش‌بینی GNN
  • 70. مدل‌های ترکیبی: GNN + رگرسیون لجستیک، GNN + XGBoost
  • 71. روش‌های تجمیعی برای بهبود پیش‌بینی لینک
  • 72. مقدارگیری عدم‌اطمینان در GNNهای پیش‌بینی لینک (پرتربی مونت‌کارلو)
  • 73. GNNهای بیزینse برای پیش‌بینی احتمال لینک
  • 74. پایداری GNNها در برابر حملات مخرب
  • 75. استراتژی‌های دفاعی در برابر حملات شپشی
  • 76. روش‌های صیقل‌دهی گراف برای شبکه‌های نویز
  • 77. تشخیص جامعه به‌عنوان وظیفه کمکی برای پیش‌بینی لینک
  • 78. یکپارچه‌سازی توکینگ‌های جامعه در GNN
  • 79. GNNهای سلسله‌مراتبی (مانند Deep Modular Networks)
  • 80. کلاسترینگ سلسله‌مراتبی مقیاس‌پذیر برای گراف‌های عظیم
  • 81. GNNهای گراف جریان
  • 82. یادگیری تدریجی برای گراف‌های در حال تکامل
  • 83. سیستم‌های پیش‌بینی لینک لحظه‌ای (ارائه با تأخیر کم)
  • 84. مانیتورینگ جریان مفهومی در گراف‌های جریان
  • 85. پیش‌بینی لینک در گراف‌های دوجانبه پویا
  • 86. مدل‌سازی تعاملات کاربر-آیتم برای توصیه
  • 87. پیش‌بینی لینک در گراف‌های دانش با سه‌وجهی
  • 88. توجه به لبه‌های زمانی برای امتیازدهی لینک
  • 89. درسیاب‌های منحنی برای وظایف چندمقیاس
  • 90. تجسم توکینگ‌های GNN برای تحلیل لینک
  • 91. ابزارهای تعاملی برای کاوش در لینک‌های پیش‌بینی‌شده
  • 92. اخلاق و هوش مصنوعی مسئول در پیش‌بینی‌های مبتنی بر گراف
  • 93. ملاحظات قانونی و حریم خصوصی (GDPR، مالکیت داده)
  • 94. چالش‌های باز و مسیرهای آینده در پیش‌بینی لینک GNN
  • 95. پروژه: ساخت یک خط‌پایه پیش‌بینی لینک از داده‌های خام گراف تا تولید
  • 96. پروژه: ارزیابی چند GNN بر روی یک مجموعه داده انتخاب‌شده
  • 97. پروژه: پیاده‌سازی یک GNN نوین برای لینک‌های زمانی
  • 98. پروژه: ارزیابی عدالت و تفسیرپذیری یک مدل GNN
  • 99. بازنگری و موضوعات پیشرفته (مانند Graph Networks با Set Transformers)
  • 100. بررسی نهایی و آمادگی برای آزمون

📚 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.