سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حل مسائل معکوس در گراف‌ها با یادگیری عمیق هندسی

کتاب حل مسائل معکوس در گراف‌ها با یادگیری عمیق هندسی

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 حل مسائل معکوس در گراف‌ها با یادگیری عمیق هندسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق بر روی داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مسائل معکوس در گراف‌ها
  • 2. مفاهیم پایه نظریه گراف
  • 3. انواع گراف‌ها و نمایش آن‌ها
  • 4. عملیات پایه روی گراف‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 8. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 9. یادگیری عمیق هندسی: مقدمه
  • 10. گراف‌های عصبی (Graph Neural Networks)
  • 11. معماری‌های پایه GNN
  • 12. لایه گذاری GNN
  • 13. انتشار پیام در GNN
  • 14. کدگذاری گراف
  • 15. نمایش گراف
  • 16. مسائل معکوس: تعاریف و مفاهیم
  • 17. مثال‌هایی از مسائل معکوس
  • 18. کاربرد مسائل معکوس در علوم
  • 19. کاربرد مسائل معکوس در مهندسی
  • 20. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته
  • 21. یادگیری ماشین بر روی داده‌های ساختاریافته
  • 22. یادگیری عمیق بر روی داده‌های ساختاریافته
  • 23. مسائل معکوس روی گراف‌ها: چارچوب
  • 24. مدل‌سازی مسائل معکوس با GNN
  • 25. یادگیری تقویتی برای مسائل معکوس
  • 26. یادگیری نظارت شده برای مسائل معکوس
  • 27. یادگیری بدون نظارت برای مسائل معکوس
  • 28. یادگیری نیمه نظارت شده برای مسائل معکوس
  • 29. مقدمه‌ای بر یادگیری هندسی عمیق
  • 30. توابع انرژی روی گراف‌ها
  • 31. انتشار اطلاعات در گراف‌ها
  • 32. انتشار گرادیان روی گراف‌ها
  • 33. یادگیری نمایش گراف (Graph Representation Learning)
  • 34. یادگیری نمایش گره (Node Embedding)
  • 35. یادگیری نمایش یال (Edge Embedding)
  • 36. یادگیری نمایش گراف (Graph Embedding)
  • 37. شبکه‌های عصبی گراف کانولوشنال (GCN)
  • 38. روش‌های مبتنی بر طیف GCN
  • 39. روش‌های مبتنی بر حوزه GCN
  • 40. شبکه‌های عصبی گراف توجهی (GAT)
  • 41. مکانیسم توجه در GAT
  • 42. کاربرد GAT در مسائل معکوس
  • 43. شبکه‌های عصبی گراف انتشار پیام (GNN)
  • 44. انواع معماری‌های پیام‌رسان
  • 45. کاربرد GNN در مسائل معکوس
  • 46. یادگیری عمیق برای مسائل معکوس در تصاویر
  • 47. یادگیری عمیق برای مسائل معکوس در سیگنال‌ها
  • 48. یادگیری عمیق برای مسائل معکوس در داده‌های پزشکی
  • 49. یادگیری عمیق برای مسائل معکوس در داده‌های مالی
  • 50. یادگیری عمیق برای مسائل معکوس در داده‌های فیزیکی
  • 51. معادلات دیفرانسیل جزئی و مسائل معکوس
  • 52. حل PDE با استفاده از GNN
  • 53. شبکه‌های عصبی گراف برای حل PDE
  • 54. یادگیری عمیق برای تخمین پارامتر در PDE
  • 55. یادگیری عمیق برای شناسایی سیستم
  • 56. یادگیری عمیق برای تصویربرداری معکوس
  • 57. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای مسائل معکوس
  • 58. استفاده از GAN برای تولید داده‌های مصنوعی
  • 59. استفاده از GAN برای بهبود نتایج مسائل معکوس
  • 60. شبکه‌های عصبی گراف برای پردازش زبان طبیعی
  • 61. کاربرد GNN در تحلیل متن
  • 62. کاربرد GNN در ساختاردهی دانش
  • 63. یادگیری عمیق برای یادگیری انتقال
  • 64. کاربرد یادگیری انتقال در مسائل معکوس
  • 65. بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 66. روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
  • 67. تنظیم ابرپارامترها در GNN
  • 68. ارزیابی مدل‌های GNN
  • 69. معیارهای ارزیابی برای مسائل معکوس
  • 70. متریک‌های ارزیابی در یادگیری عمیق
  • 71. تفسیرپذیری مدل‌های GNN
  • 72. روش‌های تفسیرپذیری در یادگیری عمیق
  • 73. نمایش اهمیت ویژگی‌ها در GNN
  • 74. مسائل معکوس در شبکه‌های اجتماعی
  • 75. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 76. پیش‌بینی روابط در شبکه‌های اجتماعی
  • 77. یادگیری عمیق برای کشف جوامع
  • 78. مسائل معکوس در بیوانفورماتیک
  • 79. کاربرد GNN در تحلیل پروتئین‌ها
  • 80. کاربرد GNN در تحلیل ژنوم‌ها
  • 81. یادگیری عمیق برای طراحی دارو
  • 82. مسائل معکوس در ارتباطات
  • 83. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های ارتباطی
  • 84. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌ها
  • 85. یادگیری عمیق برای مسیریابی هوشمند
  • 86. مسائل معکوس در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 88. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
  • 89. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی GNN
  • 90. مدیریت داده‌های بزرگ در GNN
  • 91. مقیاس‌پذیری مدل‌های GNN
  • 92. آینده یادگیری عمیق هندسی در مسائل معکوس
  • 93. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 94. کاربردهای نوظهور GDL در مسائل معکوس
  • 95. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 96. مسائل اخلاقی در استفاده از GNN
  • 97. حریم خصوصی داده‌ها در GNN
  • 98. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی

📚 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.