MAPress
کتاب IVGAE-TAMA-BO: پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های تجارت جهانی مواد غذایی با استفاده از مدل‌های گراف پویا و بهینه‌سازی بیزی

کتاب IVGAE-TAMA-BO: پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های تجارت جهانی مواد غذایی با استفاده از مدل‌های گراف پویا و بهینه‌سازی بیزی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 IVGAE-TAMA-BO: پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های تجارت جهانی مواد غذایی با استفاده از مدل‌های گراف پویا و بهینه‌سازی بیزی

موضوع کلی: شبکه‌های پیچیده و هوش مصنوعی در تجارت

موضوع میانی: مدل‌سازی و پیش‌بینی شبکه‌های پویا با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: چشم‌انداز کلی
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
  • 3. مروری بر شبکه‌های عصبی و معماری‌های پایه
  • 4. تابع فعال‌سازی، تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 5. گرادیان کاهشی و روش‌های پیشرفته‌تر
  • 6. انتشار معکوس (Backpropagation): اصول و کاربرد
  • 7. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 8. خودرمزگذار واریشنال (Variational Autoencoders - VAEs): مفاهیم پایه
  • 9. مقدمه‌ای بر احتمالات و آمار در یادگیری ماشین
  • 10. مبانی استنباط بیزی
  • 11. معرفی نظریه گراف و مفاهیم بنیادین
  • 12. نمایش گراف‌ها: ماتریس مجاورت، لیست مجاورت و ماتریس لاپلاس
  • 13. انواع گراف‌ها: جهت‌دار، بی‌جهت، وزن‌دار و ...
  • 14. معیارهای مرکزی در گراف‌ها: درجه، بینابینی، نزدیکی
  • 15. خوشه‌بندی در گراف‌ها و شناسایی جوامع
  • 16. شبکه‌های پیچیده: ویژگی‌ها و مثال‌ها
  • 17. شبکه‌های پویا: تعریف و اهمیت تغییرات زمانی
  • 18. چالش‌های تحلیل داده‌های شبکه‌ای بزرگ
  • 19. مبانی تحلیل سری‌های زمانی
  • 20. نمایش و پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 21. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی: الگوریتم‌ها و کاربردها
  • 22. ارزیابی مدل‌ها در یادگیری ماشین: معیارهای پایه
  • 23. داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 24. اهمیت نمایش ویژگی‌های موثر (Feature Engineering)
  • 25. معرفی ابزارهای برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های یادگیری عمیق (مثلاً PyTorch/TensorFlow)
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs): منطق اساسی
  • 27. چارچوب انتقال پیام (Message Passing) در GNNs
  • 28. شبکه‌های عصبی گراف پیچشی (Graph Convolutional Networks - GCNs)
  • 29. لایه‌های GCN: نحوه محاسبه و انتشار اطلاعات
  • 30. شبکه‌های گراف توجهی (Graph Attention Networks - GATs)
  • 31. مکانیسم توجه در GAT: وزن‌دهی به همسایگان
  • 32. خودرمزگذار گراف (Graph Autoencoders - GAE)
  • 33. معماری و تابع هدف GAE برای یادگیری نمایش گراف
  • 34. خودرمزگذار گراف واریشنال (VGAE): یادگیری توزیع پنهان
  • 35. جزئیات استنباط واریشنال در VGAE
  • 36. تابع هدف ELBO (Evidence Lower Bound) در VGAE
  • 37. طرح Reparameterization Trick برای آموزش VGAE
  • 38. یادگیری Embeddings (نمایش‌های پنهان) در گراف‌ها
  • 39. روش‌های آموزش Embeddings گراف (Node2Vec, DeepWalk)
  • 40. چالش‌های VGAE در مدل‌سازی گراف‌های پویا
  • 41. محدودیت‌های مدل‌های گراف استاتیک برای تغییرات زمانی
  • 42. معرفی مدل‌های مولد گراف بر اساس GNNs
  • 43. کاربردهای GNNs در پیش‌بینی پیوند و دسته‌بندی گره
  • 44. مبانی نظریه اطلاعات در مدل‌های واریشنال
  • 45. هموارسازی ویژگی‌های گره با GNNs
  • 46. تفاوت‌های کلیدی بین GCN، GAT و GAE/VGAE
  • 47. مدل‌سازی گراف‌ها با ویژگی‌های گره و یال
  • 48. مفهوم Implicit Probabilistic Models در یادگیری عمیق
  • 49. شبکه‌های گراف پویا: مفهوم و چگونگی تکامل
  • 50. نمایش شبکه‌های گراف پویا: اسنپ‌شات‌ها و جریان رویداد
  • 51. چالش‌های مدل‌سازی تکامل ساختار و ویژگی‌ها در زمان
  • 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): مرور و کاربرد در زمان
  • 53. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه‌مدت (LSTMs) برای وابستگی‌های طولانی‌مدت
  • 54. واحدهای بازگشتی دروازه‌بندی شده (GRUs): نسخه سبک‌تر LSTM
  • 55. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در یادگیری عمیق: مرور کلی
  • 56. توجه خودکار (Self-Attention) و معماری ترانسفورمر
  • 57. کاربرد مکانیسم توجه در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 58. ادغام GNNs با RNNs برای گراف‌های پویا: رویکردهای اولیه
  • 59. شبکه‌های گراف زمانی (Temporal Graph Networks - TGNs): معماری کلی
  • 60. روش‌های جمع‌آوری اطلاعات زمانی در TGNs
  • 61. اهمیت حافظه در مدل‌سازی گراف‌های پویا
  • 62. انواع حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق (کوتاه‌مدت، بلندمدت)
  • 63. نیاز به حافظه ساختاری برای حفظ اطلاعات ساختار گذشته
  • 64. چگونگی ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات ساختاری شبکه
  • 65. مفهوم "مومنتوم" (Momentum) در یادگیری ماشین و بهینه‌سازی
  • 66. به کارگیری مومنتوم برای به‌روزرسانی حافظه
  • 67. چالش‌های مرتبط با تغییرات سریع در شبکه‌های پویا
  • 68. مدل‌سازی تکامل و ظهور/ناپدید شدن پیوندها
  • 69. تشخیص تغییرات مهم در ساختار شبکه
  • 70. تاثیر ویژگی‌های زمانی بر پیش‌بینی پیوند
  • 71. معماری‌های پیشرفته‌تر GNN برای داده‌های زمانی-مکانی
  • 72. معرفی IVGAE: خودرمزگذار گراف واریشنال ضمنی (Implicit VGAE)
  • 73. مبانی و مزایای استفاده از مدل‌های ضمنی در زمینه گراف
  • 74. فرمول‌بندی ریاضی IVGAE و تابع تولید (Generator)
  • 75. استنباط واریشنال با توزیع‌های ضمنی در IVGAE
  • 76. طراحی تابع هدف ELBO برای IVGAE
  • 77. تکنیک‌های آموزش IVGAE: نمونه‌برداری و تخمین گرادیان
  • 78. نوآوری‌های IVGAE نسبت به VGAE سنتی در مدل‌سازی گراف‌های پویا
  • 79. معرفی TAMA: توجه زمانی با حافظه ساختاری مومنتوم
  • 80. معماری ماژول توجه زمانی (Temporal Attention) در TAMA
  • 81. محاسبه وزن‌های توجه زمانی برای رویدادهای گراف
  • 82. طراحی حافظه ساختاری (Structural Memory) برای گره‌ها
  • 83. ذخیره‌سازی نمایش‌های ساختاری گذشته گره‌ها
  • 84. الگوریتم به‌روزرسانی حافظه ساختاری با مومنتوم
  • 85. مزایای مومنتوم در حفظ پایداری و یادگیری تغییرات تدریجی
  • 86. یکپارچه‌سازی ماژول‌های IVGAE و TAMA
  • 87. جریان اطلاعات و لایه‌های ارتباطی در IVGAE-TAMA
  • 88. تابع هدف کلی و فرآیند آموزش end-to-end مدل IVGAE-TAMA
  • 89. تعریف دقیق مسئله پیش‌بینی پیوند در شبکه‌های پویا
  • 90. کاربردهای عملی پیش‌بینی پیوند (شبکه‌های اجتماعی، بیولوژیکی، تجارت)
  • 91. معیارهای ارزیابی عملکرد پیش‌بینی پیوند: AUC و Average Precision
  • 92. معیارهای دیگر: دقت، بازیابی، F1-score، Kappa
  • 93. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization) برای تنظیم فراپارامترها
  • 94. مفاهیم پایه در فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 95. توابع اکتساب (Acquisition Functions): Expected Improvement (EI) و Upper Confidence Bound (UCB)
  • 96. الگوریتم گام به گام بهینه‌سازی بیزی در عمل
  • 97. داده‌های شبکه‌های تجارت جهانی مواد غذایی: ساختار و ویژگی‌ها
  • 98. پیش‌پردازش داده‌های تجارت مواد غذایی برای مدل IVGAE-TAMA-BO
  • 99. پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی مدل IVGAE-TAMA-BO
  • 100. تحلیل نتایج، محدودیت‌ها، جهات آینده و ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده

📚 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.