کتاب پیش‌بینی هوشمند مدت زمان قطعی برق ناشی از بلایای طبیعی با Graph Attention Networks (GAT)
, ,

کتاب پیش‌بینی هوشمند مدت زمان قطعی برق ناشی از بلایای طبیعی با Graph Attention Networks (GAT)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008846 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیش‌بینی هوشمند مدت زمان قطعی برق ناشی از بلایای طبیعی با Graph Attention Networks (GAT)

موضوع کلی: یادگیری عمیق و کاربردهای آن

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) برای تحلیل داده‌های پیچیده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بحران قطعی برق در بلایای طبیعی
  • 2. اهمیت پیش‌بینی مدت زمان قطعی برق
  • 3. محدودیت‌های روش‌های سنتی و آماری
  • 4. آشنایی با یادگیری عمیق و پتانسیل آن در حل مسائل پیچیده
  • 5. چرا داده‌های شبکه‌های برق ذاتاً گرافی هستند؟
  • 6. معرفی شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) به عنوان راه حل
  • 7. معرفی مقاله الهام‌بخش و اهداف آن
  • 8. مروری بر ساختار کلی دوره و نقشه راه یادگیری
  • 9. آشنایی با ابزارهای مورد نیاز: پایتون، PyTorch/TensorFlow, DGL/PyG
  • 10. آماده‌سازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های ضروری
  • 11. مبانی تئوری گراف: گره‌ها، یال‌ها و همسایگی
  • 12. انواع گراف‌ها: جهت‌دار، بی‌جهت، وزن‌دار و چندگانه
  • 13. نمایش گراف در کامپیوتر: ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix)
  • 14. نمایش گراف در کامپیوتر: لیست مجاورت (Adjacency List)
  • 15. ویژگی‌های گره (Node Features): درجه، مرکزیت و …
  • 16. ویژگی‌های یال (Edge Features): وزن و انواع آن
  • 17. ویژگی‌های گراف (Graph Features): قطر، چگالی و …
  • 18. مفهوم پیمایش در گراف: الگوریتم‌های BFS و DFS
  • 19. گراف‌های خاص: گراف‌های دوبخشی و گراف‌های کامل
  • 20. کاربرد تئوری گراف در مدل‌سازی شبکه‌های دنیای واقعی
  • 21. مروری بر شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 22. تابع فعال‌سازی (Activation Function) و نقش آن
  • 23. تابع هزینه (Loss Function) و بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 24. بهینه‌سازهای پیشرفته: Adam, RMSprop
  • 25. مفهوم بازنمایی برداری (Embedding) برای داده‌های گسسته
  • 26. مقدمه‌ای بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 27. محاسبه امتیازات توجه (Attention Scores) و وزن‌ها
  • 28. توجه خودی (Self-Attention) و کاربرد آن در ترنسفورمرها
  • 29. مقایسه توجه نرم (Soft Attention) و توجه سخت (Hard Attention)
  • 30. چالش‌های یادگیری عمیق: بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 31. معرفی چارچوب کلی شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 32. پارادایم انتشار پیام (Message Passing)
  • 33. تابع تجمیع (Aggregation Function): Mean, Sum, Max
  • 34. تابع به‌روزرسانی (Update Function)
  • 35. معماری شبکه کانولوشن گراف (Graph Convolutional Network – GCN)
  • 36. درک ریاضیات پشت GCN و نرمال‌سازی لاپلاسین
  • 37. معرفی مدل GraphSAGE و نمونه‌برداری از همسایه‌ها
  • 38. مقایسه GCN و GraphSAGE
  • 39. محدودیت‌های GCN: مشکل Over-smoothing
  • 40. طبقه‌بندی وظایف در GNNs: طبقه‌بندی گره، یال و گراف
  • 41. معرفی شبکه توجه گراف (Graph Attention Network – GAT)
  • 42. چرا به توجه در گراف‌ها نیاز داریم؟
  • 43. معماری یک لایه GAT: محاسبه ضرایب توجه
  • 44. استفاده از تابع LeakyReLU در محاسبه توجه
  • 45. نرمال‌سازی ضرایب توجه با Softmax
  • 46. مکانیسم توجه چندسر (Multi-Head Attention) در GAT
  • 47. تجمیع خروجی‌های چند سر: الحاق (Concatenation) در مقابل میانگین‌گیری
  • 48. مزایای GAT نسبت به GCN: وزن‌دهی پویا به همسایه‌ها
  • 49. پیاده‌سازی یک لایه GAT از ابتدا با PyTorch/TensorFlow
  • 50. تحلیل پیچیدگی محاسباتی GAT
  • 51. آشنایی با ساختار شبکه‌های توزیع برق
  • 52. اجزای کلیدی شبکه برق: پست‌ها، ترانسفورماتورها، خطوط انتقال
  • 53. انواع بلایای طبیعی و تأثیر آن‌ها بر زیرساخت برق
  • 54. داده‌های مرتبط با قطعی برق: گزارش‌های خام، داده‌های SCADA
  • 55. داده‌های هواشناسی: سرعت باد، میزان بارش، دما
  • 56. داده‌های توپولوژیکی شبکه برق
  • 57. داده‌های جمعیتی و جغرافیایی (GIS)
  • 58. چگونه یک شبکه برق را به صورت گراف مدل‌سازی کنیم؟
  • 59. گره‌ها در گراف شبکه برق: پست‌ها و مصرف‌کنندگان
  • 60. یال‌ها در گراف شبکه برق: خطوط انتقال و توزیع
  • 61. جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 62. پیش‌پردازش داده‌های خام و پاک‌سازی نویز
  • 63. مهندسی ویژگی برای گره‌ها (Node Features): ویژگی‌های استاتیک و دینامیک
  • 64. مهندسی ویژگی برای یال‌ها (Edge Features): مقاومت، طول خط
  • 65. ایجاد ویژگی‌های مبتنی بر زمان (Temporal Features)
  • 66. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها
  • 67. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 68. ساخت دیتاست گراف با استفاده از کتابخانه PyTorch Geometric (PyG)
  • 69. ساخت دیتاست گراف با استفاده از کتابخانه Deep Graph Library (DGL)
  • 70. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 71. طراحی معماری کامل مدل GAT برای پیش‌بینی مدت زمان قطعی
  • 72. تعریف لایه ورودی: تبدیل ویژگی‌های اولیه به فضای پنهان
  • 73. چیدن چندین لایه GAT بر روی هم (Stacking GAT Layers)
  • 74. طراحی لایه خروجی برای مسئله رگرسیون (پیش‌بینی مقدار پیوسته)
  • 75. استفاده از توابع فعال‌سازی مناسب در لایه‌های میانی و خروجی
  • 76. پیاده‌سازی کامل مدل در PyTorch Geometric
  • 77. انتخاب تابع هزینه مناسب برای رگرسیون: MSE, MAE, Huber Loss
  • 78. پیاده‌سازی حلقه آموزشی (Training Loop)
  • 79. پیاده‌سازی حلقه اعتبارسنجی (Validation Loop)
  • 80. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده (Checkpointing)
  • 81. شروع فرآیند آموزش مدل و مانیتورینگ آن
  • 82. تحلیل نمودارهای هزینه (Loss Curves) در طول آموزش
  • 83. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MAE, RMSE, R-squared
  • 84. ارزیابی عملکرد مدل بر روی مجموعه آزمون
  • 85. مفهوم تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 86. روش‌های تنظیم فراپارامترها: Grid Search, Random Search
  • 87. تنظیم تعداد لایه‌ها، تعداد سرهای توجه و نرخ یادگیری
  • 88. استفاده از Dropout برای جلوگیری از بیش‌برازش در GAT
  • 89. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) مانند L2
  • 90. تفسیرپذیری مدل GAT: تحلیل وزن‌های توجه
  • 91. ترکیب GAT با مدل‌های زمانی (Temporal GNNs) مانند GAT-LSTM
  • 92. مقیاس‌پذیری مدل برای شبکه‌های برق بسیار بزرگ
  • 93. تحلیل تأثیر ویژگی‌های مختلف بر دقت پیش‌بینی (Feature Importance)
  • 94. مقایسه عملکرد GAT با دیگر مدل‌های GNN (GCN, GraphSAGE)
  • 95. مقایسه با مدل‌های غیر گرافی (XGBoost, Random Forest)
  • 96. چالش‌های استقرار (Deployment) مدل در یک سیستم واقعی
  • 97. ملاحظات اخلاقی و عدالت در پیش‌بینی قطعی برق
  • 98. مسیرهای تحقیقاتی آینده در این حوزه
  • 99. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل مدل بر روی یک دیتاست نمونه
  • 100. جمع‌بندی نهایی دوره و گام‌های بعدی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی هوشمند مدت زمان قطعی برق ناشی از بلایای طبیعی با Graph Attention Networks (GAT)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا