مقدمة إلى الشبكات العصبية للرسوم البيانية والتعلم العميق على الرسوم البيانية

تتفوق نماذج التعلم العميق التقليدية في التعاملกับ البيانات شبكية الشكل مثل النصوص والصصور، لكن البيانات في العالم الحقيقي غالباً ما توجد على شكل شبكات معقدة من العلاقات. تسد الشبكات العصبية للرسوم البيانية (GNNs) هذه الفجوة من خلال السماح لك بتطبيق تقنيات تعلم آلي قوية مباشرة على هياكل الرسوم البيانية. توفر هذه الدورة التدريبية القائمة على النصوص مقدمة واضحة خطوة بخطوة لتمثيل ومعالجة والتنبؤ بالبيانات العلائقية. ستبدأ بنظرية الرسوم البيانية الأساسية وتقنيات التمثيل قبل الانتقال إلى معماريات الشبكات الأساسية. بنهاية هذه الدورة، ستفهم كيف تدفق المعلومات عبر العقد والحواف، مما يتيح لك تصميم وتقييم نماذج GNN لتطبيقات العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم الرسوم البيانية الأساسية بما في ذلك مصفوفات التجاور، وميزات العقد، واتصالات الحواف - تعلم آليات تمرير الرسائل، ووالد التجميع، وتقنيات التفاف الرسوم البيانية - استكشاف معماريات GNN القياسية مثل شبكات الالتفاف البيانية (GCN) وشبكات الانتباه البيانية (GAT) - تطبيق تصنيف العقد، والتنبؤ بالروابط، وتقنيات تمثيل مستوى الرسم البياني - تنفيذ سير عمل GNN الأساسي باستخدام مكتبات Python الحديثة وأطر التعلم العميق - ممارسة تقييم أداء النموذج والتعامل مع تحديات تعلم الرسوم البيانية الشائعة مثل الإفراط في التنعيم تبدأ هذه الدورة بالتعريفات الأساسية والتمثيلات الرياضية للرسوم البيانية، مما يضمن بناء أساس نظري متين. ومن هناك، ستتقدم من خلال الشروحات المكتوبة والشروحات البرمجية التي توضح كيفية بناء وتدريب وتطوير الشبكات العصبية على البيانات المهيكلة في رسوم بيانية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في التعلم الآلي القائم على الرسوم البيانية، وعلماء البيانات، والمطورين الذين لديهم فهم أساسي لـ Python ومفاهيم التعلم الآلي العامة. لا مطلوب خبرة سابقة في نظرية الرسوم البيانية أو تحليل الشبكات المتقدم. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة التعلم الآلي على البيانات العلائقية والشبكية.