دوره تحلیل و طراحی شبکه‌های عصبی هندسی برای مدل‌سازی ساختارهای مولکولی و مهندسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و طراحی شبکه‌های عصبی هندسی برای مدل‌سازی ساختارهای مولکولی و مهندسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی نظری و تعاریف پایه در یادگیری ماشین روی گراف‌ها
• 2. ساختار داده‌های گراف در کاربردهای مهندسی و شیمی محاسباتی
• 3. ویژگی‌های هندسی و تقارن در مدل‌سازی مولکولی
• 4. شبکه‌های عصبی گراف و مسئله نفوذ اطلاعات
• 5. مفهوم ناوردایی نسبت به انتقال و چرخش در فضای سه‌بعدی
• 6. معماری شبکه‌های عصبی هندسی و شبکه‌های مبتنی بر پیام‌رسانی
• 7. اصول تقارن و ناوردایی در توابع مدل‌سازی هندسی
• 8. تحلیل قدرت بیانی شبکه‌های عصبی گراف
• 9. نقش چندجمله‌ای‌های هندسی در تقریب توابع روی گراف
• 10. معرفی شبکه‌های عصبی گراف هم‌وردا و ناوردا
• 11. پیاده‌سازی لایه‌های هم‌وردا برای بردارها و تانسورها
• 12. مدل‌سازی ساختارهای مولکولی با استفاده از شبکه‌های هندسی
• 13. ویژگی‌های توپولوژیک در طراحی شبکه‌های عصبی گراف
• 14. روش‌های انتزاع هندسی در یادگیری بازنمایی‌های مولکولی
• 15. توابع فعال‌سازی و نرمال‌سازی در شبکه‌های عصبی هندسی
• 16. مدیریت بردارهای ویژگی و اسکالرهای هندسی در مدل‌ها
• 17. تحلیل پایداری عددی در الگوریتم‌های یادگیری روی گراف
• 18. محدودیت‌های تئوریک در تمایزپذیری گراف‌ها توسط شبکه‌های عصبی
• 19. بهینه‌سازی توابع هدف در پیش‌بینی خواص فیزیکوشیمیایی
• 20. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در طراحی مواد پیشرفته
• 21. مدل‌سازی تعاملات بین‌مولکولی با شبکه‌های عصبی هندسی
• 22. استفاده از گراف‌های جهت‌دار در مهندسی سیستم‌های پیچیده
• 23. روش‌های کاهش ابعاد و خوشه‌بندی در داده‌های ساختاریافته
• 24. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های هندسی
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های هندسی در مجموعه‌داده‌های استاندارد مولکولی
• 26. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل ساختارهای هندسی
• 27. ملاحظات محاسباتی و بهینه‌سازی سرعت در آموزش شبکه‌های گراف
• 28. توسعه مدل‌های پیش‌بین برای پایداری ترکیبات شیمیایی
• 29. رویکردهای سلسله‌مراتبی در تحلیل گراف‌های بزرگ‌مقیاس
• 30. ترکیب مدل‌های هندسی با روش‌های شبیه‌سازی کلاسیک
• 31. بررسی نقش گره‌ها و یال‌ها در حفظ اطلاعات هندسی
• 32. الگوریتم‌های پیمایش و نمونه‌برداری در گراف‌های مولکولی
• 33. کاربرد شبکه‌های عصبی هندسی در تحلیل شبکه‌های توزیع و جریان
• 34. روش‌های افزایش داده در فضای هندسی برای بهبود آموزش مدل
• 35. پیاده‌سازی عملی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد یادگیری گراف
• 36. چالش‌های همگرایی در شبکه‌های عصبی عمیق روی گراف
• 37. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی در پیش‌بینی خواص هندسی
• 38. تکنیک‌های یکپارچه‌سازی اطلاعات چندمقیاسی در گراف‌ها
• 39. معماری‌های مبتنی بر توجه در شبکه‌های عصبی هندسی
• 40. آینده پژوهی در طراحی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر هندسه گراف