ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Grafowe sieci neuronowe. Teoria i praktyka Filip Wójcik

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Filip Wójcik
Ocena:
Stron:
224
Druk:
oprawa miękka
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment
Książka
63,20 zł 79,00 zł (-20%)
79,00 zł najniższa cena z 30 dni
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Dodaj do koszyka

Przedsprzedaż Realizacja zamówień od 2026-02-17
Wysyłamy towar w ciągu 24h licząc od dnia premiery
Ebook
79,00 zł
Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Cicha rewolucja, która nadeszła

Grafowe sieci neuronowe (ang. graph neural networks, GNN) to klasa modeli uczenia głębokiego przeznaczona do analizy danych o strukturze grafowej. W początkowym okresie ich rozwój ograniczał brak efektywnych metod projektowania i optymalizacji; w ostatnich latach bariery te w dużej mierze zostały pokonane, co przełożyło się na dynamiczny postęp teorii i praktyki. Modele GNN znajdują zastosowanie między innymi w analizie sieci społecznościowych, optymalizacji procesów logistycznych, marketingu i pracy z bazami wiedzy.

Ta książka zawiera kompleksowe opracowanie tematyki sieci grafowych w kontekście uczenia maszynowego. Tym samym wypełnia istotną lukę na polskim rynku wydawniczym, oferując połączenie solidnych podstaw teoretycznych z praktycznym zastosowaniem GNN. To przewodnik, który systematycznie przeprowadza przez kolejne zagadnienia związane z sieciami grafowymi:

  • od narzędzi klasycznej analizy grafów w środowisku Pythona i wybranych zagadnień teorii grafów
  • przez wprowadzenie do grafowych sieci neuronowych, a także przegląd wybranych warstw splotu grafowego i dobrych praktyk ich projektowania
  • po zagadnienia związane ze szkoleniem sieci GNN i praktyczne przykłady ich zastosowań

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Dr inż. Filip Wójcik - analityk danych, zajmuje się systemami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji od 2012 roku. Projektował i wdrażał rozwiązania ML/AI dla międzynarodowych i polskich przedsiębiorstw w sektorach finansowym, telekomunikacyjnym i logistycznym, pracując jako analityk danych (data scientist), kierownik zespołu badawczego i lider techniczny. Łączy działalność komercyjną z pracą akademicką; od 2017 roku związany z Uniwersytetem Ekonomicznym we Wrocławiu, gdzie specjalizuje się w optymalizacji procesów decyzyjnych z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego, w szczególności głębokich sieci neuronowych. Chętnie dzieli się wiedzą i doświadczeniem ze słuchaczami w ramach studiów podyplomowych, kursów, a także Biznesowego Indywidualnego Programu Studiów (BIPS). Autor licznych recenzowanych publikacji naukowych, prelegent międzynarodowych konferencji poświęconych najnowszym trendom w dziedzinie uczenia maszynowego.
 

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
63,20 zł
Przedsprzedaż - realizacja zamówień od 2026-02-17
Dodaj do koszyka
Ebook
79,00 zł
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint