اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع شبکه‌های عصبی توجه‌محور بر پایه گراف (GAT) و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های پیچیده

کتاب آموزش جامع شبکه‌های عصبی توجه‌محور بر پایه گراف (GAT) و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های پیچیده

تگ‌ها: GAT پردازش داده‌های پیچیده تحلیل داده‌های گراف ساختارهای گراف شبکه‌های عصبی توجه‌محور شبکه‌های عصبی گراف مدل‌های GNN هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 آموزش جامع شبکه‌های عصبی توجه‌محور بر پایه گراف (GAT) و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق روی ساختارهای گراف (Graph Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های گرافی
  • 2. چالش‌های نمایش داده‌های غیرساختارمند در یادگیری ماشین
  • 3. مروری بر شبکه‌های عصبی گرافی پایه و محدودیت‌های آن‌ها
  • 4. تفاوت میان شبکه‌های عصبی گرافی و شبکه‌های عصبی توجه‌محور
  • 5. مفهوم مکانیزم توجه در یادگیری عمیق
  • 6. معماری لایه توجه در گراف GAT
  • 7. فرمول‌بندی ریاضی توجه گره‌ها در گراف‌های نامتقارن
  • 8. محاسبه ضرایب توجه و نرمال‌سازی با تابع سافت‌مکس
  • 9. پیاده‌سازی لایه توجه تک‌سره
  • 10. مزایای بهره‌گیری از توجه چندسره در استخراج ویژگی
  • 11. تلفیق خروجی‌های توجه چندسره در معماری شبکه
  • 12. پایداری و همگرایی در شبکه‌های عصبی توجه‌محور
  • 13. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در GAT
  • 14. تحلیل پیچیدگی محاسباتی و حافظه در شبکه‌های توجه گرافی
  • 15. مقایسه عملکرد GAT با شبکه‌های کانولوشنی گرافی GCN
  • 16. پیکربندی و انتخاب هایپرپارامترها برای مدل‌های GAT
  • 17. آماده‌سازی داده‌ها و ساختار گراف در چارچوب‌های برنامه‌نویسی
  • 18. تکنیک‌های انتزاع گراف برای مدیریت داده‌های حجیم
  • 19. آموزش مدل بر روی مجموعه‌های داده استاندارد گرافی
  • 20. ارزیابی مدل‌های GAT با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
  • 21. کاربرد GAT در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و گروه‌بندی گره‌ها
  • 22. مدل‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف با استفاده از توجه
  • 23. تحلیل داده‌های زیستی و مولکولی با بهره‌گیری از GAT
  • 24. کاربرد شبکه‌های توجه‌محور در شناسایی کلاهبرداری‌های مالی
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های GAT در محیط‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 26. استفاده از GAT در پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های پویا
  • 27. تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارتی با مدل‌های توجه گرافی
  • 28. بررسی معماری‌های پیشرفته و نسخه‌های بهینه‌شده GATv2
  • 29. استفاده از مکانیزم توجه در گراف‌های وزندار و جهت‌دار
  • 30. ترکیب ویژگی‌های ساختاری و محتوایی گره‌ها در ورودی شبکه
  • 31. تکنیک‌های مصورسازی وزن‌های توجه برای تفسیرپذیری مدل
  • 32. راهکارهای مقابله با مسئله محو شدگی توجه در گراف‌های بزرگ
  • 33. بررسی نقش توابع فعال‌ساز در کارایی لایه‌های توجه
  • 34. روش‌های بهینه‌سازی آموزش مدل‌های GAT در مقیاس بزرگ
  • 35. پروژه عملی: طراحی یک سیستم تحلیل ارتباطات با GAT
  • 36. اصول اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده‌های گرافی
  • 37. بررسی محدودیت‌های مدل‌های توجه در گراف‌های بسیار متراکم
  • 38. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل‌های گرافی
  • 39. به‌کارگیری یادگیری انتقالی در مدل‌های شبکه عصبی گراف
  • 40. چشم‌انداز توسعه مدل‌های توجه‌محور در هوش مصنوعی مدرن

📚 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.