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Dateinamen:Künstliche Intelligenz Graphen mit Internet of Behaviors
Inhaltsquelle:https://www.udemy.com/course/graph-ai-using-neural-networks-internet-of-behaviors-iob
Genre / Kategorie:Programmierung
Dateigröße :2,3 GB
Herausgeber: udemy
Aktualisiert und veröffentlicht:11. Januar 2022
Produktdetails

Was Sie lernen werden:

Grundlagen Graphische KI mit Internet of Behaviors

Grundlagen und Implementierung von Graph Neural Networks

Wie man ein Graph Neural Network erstellt, trainiert, optimiert und testet

AI Graph-Feature-Lernen und -Vorhersagen mit FastGCN-, Gated- und Mixed-Grain-Architekturen.

So leiten Sie einen KI-Teilgraphen aus Graph Neural Networks ab

Wie erstelle ich ein Graph-KI-Modell?

Beschreibung:

Graph AI birgt ein immenses Potenzial für uns, die Punkte zu erforschen, die Punkte zu verbinden und intelligente Anwendungen mithilfe des Internet of Behaviors (IoB) zu entwickeln. Viele neuronale Graphennetze erzielten sowohl bei Knoten- als auch bei Graphklassifizierungsaufgaben hochmoderne Ergebnisse. Obwohl GNNs das Erlernen der Graphendarstellung revolutioniert haben, ist das Verständnis für ihren Bereich für die Schüler begrenzt. Der Zweck dieses Kurses ist es, die Grundlagen zu den neuesten Konzepten und Technologien in diesem Bereich zu entwickeln.

Grafiken sind überall um uns herum; Objekte der realen Welt werden oft in Bezug auf ihre Verbindungen zu anderen Dingen definiert. Ein Satz von Objekten und die Verbindungen zwischen ihnen werden natürlich als Graph Neural Network (GCN) ausgedrückt. Jüngste Entwicklungen haben ihre Fähigkeiten und Ausdruckskraft gesteigert. Sie haben tiefgreifende Anwendungen im Bereich der KI, der Fake-News-Erkennung, der Verkehrsvorhersage bis hin zu Empfehlungssystemen.

In diesem Kurs werden moderne neuronale KI-Graphennetze untersucht und erklärt. In diesem Kurs sehen wir uns an, welche Art von Daten am natürlichsten als Graph formuliert werden, und sehen uns einige gängige Beispiele an. Dann untersuchen wir, was Graphen von anderen Datentypen unterscheidet und welche speziellen Entscheidungen wir bei der Verwendung von Graphen treffen müssen. Wir bauen dann ein modernes GNN, indem wir jeden der Teile des Modells durchgehen und nach und nach zu hochmodernen KI-GNN-Modellen gelangen. Schließlich bieten wir einen GNN-Spielplatz, auf dem Sie mit einer realen Aufgabe und einem Datensatz herumspielen können, um eine bessere Intuition dafür zu entwickeln, wie jede Komponente eines KI-GNN-Modells zu den Vorhersagen beiträgt, die es macht.

Zu den Themen dieses Kurses gehören:

1. Einführung in das maschinelle Lernen von Graphen.

2. Internet der Verhaltensweisen.

3. Homographische Intelligenz.

4. Grundlagen der Graphen und Eigenzentralität.

4. Neuronale Netze grafisch darstellen.

5. Aufmerksamkeitsnetzwerke grafisch darstellen.

6. Aufbau eines neuronalen Graphennetzes

7. GNNs-Prädiktoren durch Bündelung von Informationen.

8. Zeichnen Sie KI und ihre Codeimplementierungen in Python auf.

9. Multi-Graphen und Hyper-Graphen in der KI mit IoB.

10. Design Space für ein GNNs.

11. Induktive Vorspannungen in GNNs.

12. Geometrische Implementierungen von Pytorch.

13. Lernen der Node2Vec-Funktion.

14. SCHNELLE GCNs.

15. Gated Graph-RNNs.

16. LSTMs grafisch darstellen

17. Mischkornaggregatoren.

18. Multimodale Graph-KI.

Für wen dieser Kurs ist: Anfänger und Fortgeschrittene in den Bereichen Data Science, Machine Learning und künstliche IntelligenzForschungsstudenten im Bereich Data Science, Big Data Analytics, neuronale Netze und künstliche Intelligenz

An wen richtet sich dieser Kurs:

Anfänger und Fortgeschrittene in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

Forschungsstudenten im Bereich Data Science, Big Data Analytics, Neuronale Netze und Künstliche Intelligenz

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DOWNLOAD LINK: Künstliche Intelligenz Graphen mit Internet of Behaviors

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