, ,

کتاب هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک

299,999 تومان399,000 تومان

هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک | فتحی نو به دنیای AI هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک آیا رویای ورود به دنیای جذاب و پرکاربرد هوش مصنوعی را در…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک

موضوع کلی: مفاهیم و پیاده‌سازی هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های بنیادین هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: تاریخچه و تعاریف
  • 2. آزمون تورینگ و فلسفه هوش مصنوعی
  • 3. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 4. مروری بر ساختمان داده‌های کلیدی: لیست‌ها، صف‌ها و پشته‌ها
  • 5. مفهوم گراف و نمایش آن در کامپیوتر برای حل مسائل
  • 6. عامل‌های هوشمند و محیط آن‌ها (Agents and Environments)
  • 7. انواع عامل‌ها: از عامل واکنشی ساده تا عامل مبتنی بر هدف
  • 8. تعریف مسئله با فضای حالت (State-Space Problem Formulation)
  • 9. پیاده‌سازی اولین پروژه: نمایش یک فضای حالت ساده
  • 10. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها: زمان، فضا، کامل بودن و بهینگی
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه (Uninformed Search)
  • 12. الگوریتم جستجوی اول سطح (BFS): مفاهیم و تئوری
  • 13. پیاده‌سازی جستجوی اول سطح با استفاده از صف
  • 14. کاربرد BFS: حل مسئله کوتاه‌ترین مسیر در گراف بی‌وزن
  • 15. الگوریتم جستجوی اول عمق (DFS): مفاهیم و تئوری
  • 16. پیاده‌سازی جستجوی اول عمق با استفاده از پشته (روش تکراری)
  • 17. پیاده‌سازی بازگشتی جستجوی اول عمق
  • 18. مقایسه BFS و DFS: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
  • 19. الگوریتم جستجوی با هزینه یکنواخت (UCS)
  • 20. پیاده‌سازی UCS با استفاده از صف اولویت (Priority Queue)
  • 21. جستجوی عمقی با عمق محدود (DLS) و مشکل انتخاب عمق
  • 22. جستجوی عمقی تکرار شونده (IDS)
  • 23. پیاده‌سازی و تحلیل الگوریتم IDS
  • 24. جستجوی دوطرفه (Bidirectional Search) و پیچیدگی‌های آن
  • 25. پروژه بخش جستجوی ناآگاهانه: حل مسئله ماز (Maze)
  • 26. مقدمه‌ای بر جستجوی آگاهانه (Informed/Heuristic Search)
  • 27. مفهوم تابع هیوریستیک (Heuristic Function)
  • 28. الگوریتم جستجوی حریصانه بهترین-اول (Greedy Best-First Search)
  • 29. پیاده‌سازی جستجوی حریصانه و تحلیل معایب آن
  • 30. الگوریتم جستجوی *A (A-Star): مفاهیم و تئوری
  • 31. پیاده‌سازی گره‌ها و لیست‌های باز و بسته برای *A
  • 32. پیاده‌سازی حلقه اصلی الگوریتم *A
  • 33. هیوریستیک‌های قابل قبول (Admissible) و سازگار (Consistent)
  • 34. اهمیت هیوریستیک‌های قابل قبول در بهینگی *A
  • 35. تحلیل مسئله پازل هشت (8-Puzzle)
  • 36. طراحی هیوریستیک برای پازل هشت: فاصله منهتن
  • 37. طراحی هیوریستیک برای پازل هشت: تعداد خانه‌های نابجا
  • 38. پیاده‌سازی حل پازل هشت با الگوریتم *A
  • 39. مقایسه عملکرد هیوریستیک‌های مختلف در پازل هشت
  • 40. هیوریستیک‌های با حافظه و بهبودهای *A
  • 41. مقدمه‌ای بر جستجوی محلی (Local Search)
  • 42. الگوریتم تپه‌نوردی (Hill Climbing)
  • 43. مشکلات تپه‌نوردی: بیشینه محلی، فلات و لبه‌ها
  • 44. الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing)
  • 45. مقدمه‌ای بر جستجوی تخاصمی و نظریه بازی‌ها (Adversarial Search)
  • 46. الگوریتم Minimax برای بازی‌های دو نفره نوبتی
  • 47. پیاده‌سازی ساختار درخت بازی برای دوز (Tic-Tac-Toe)
  • 48. پیاده‌سازی تابع ارزیابی (Evaluation Function) برای دوز
  • 49. پیاده‌سازی بازگشتی الگوریتم Minimax
  • 50. بهینه‌سازی با هرس آلفا-بتا (Alpha-Beta Pruning)
  • 51. مفاهیم آلفا و بتا و نحوه عملکرد هرس
  • 52. پیاده‌سازی الگوریتم Minimax با هرس آلفا-بتا
  • 53. مقایسه عملکرد Minimax و آلفا-بتا در عمل
  • 54. تکنیک‌های پیشرفته‌تر: جستجوی محدود در عمق و توابع ارزیابی پیچیده‌تر
  • 55. پروژه بخش بازی: ساخت یک عامل هوشمند برای بازی دوز
  • 56. مقدمه‌ای بر مسائل ارضای محدودیت (CSP)
  • 57. فرموله‌بندی مسائل به صورت CSP: متغیرها، دامنه‌ها و محدودیت‌ها
  • 58. الگوریتم جستجوی بازگشتی (Backtracking Search) برای CSP
  • 59. پیاده‌سازی جستجوی بازگشتی
  • 60. هیوریستیک‌ها در CSP: متغیر با کمترین مقادیر مجاز (MRV)
  • 61. هیوریستیک‌ها در CSP: هیوریستیک درجه (Degree Heuristic)
  • 62. هیوریستیک‌ها در CSP: انتخاب مقدار با کمترین محدودیت (LCV)
  • 63. انتشار محدودیت و سازگاری کمان (Arc Consistency)
  • 64. الگوریتم AC-3
  • 65. پیاده‌سازی مسئله رنگ‌آمیزی نقشه استرالیا به عنوان یک CSP
  • 66. مقدمه‌ای بر بازنمایی دانش و استدلال منطقی
  • 67. منطق گزاره‌ای (Propositional Logic): نمادها و مفاهیم
  • 68. جدول درستی و استلزام منطقی
  • 69. قواعد استنتاج: Modus Ponens و Resolution
  • 70. پیاده‌سازی یک پایگاه دانش ساده در منطق گزاره‌ای
  • 71. زنجیره‌سازی پیش‌رو (Forward Chaining)
  • 72. زنجیره‌سازی پس‌رو (Backward Chaining)
  • 73. پیاده‌سازی یک موتور استنتاج ساده با زنجیره‌سازی پیش‌رو
  • 74. سیستم‌های خبره (Expert Systems): معماری و کاربردها
  • 75. ساخت یک سیستم خبره کوچک مبتنی بر قانون
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 77. یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 78. یادگیری مفهوم (Concept Learning)
  • 79. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 80. الگوریتم ID3 برای ساخت درخت تصمیم
  • 81. مفهوم آنتروپی و بهره اطلاعات (Information Gain)
  • 82. پیاده‌سازی محاسبه آنتروپی و بهره اطلاعات
  • 83. پیاده‌سازی الگوریتم ساخت درخت تصمیم ID3
  • 84. کار با مجموعه داده و پیش‌پردازش آن
  • 85. آزمایش درخت تصمیم بر روی یک مجموعه داده ساده
  • 86. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 87. چالش‌های درک زبان توسط ماشین
  • 88. قطعه‌بندی متن (Tokenization) و تحلیل واژگانی
  • 89. گرامرهای مستقل از متن (Context-Free Grammars)
  • 90. تجزیه (Parsing): تجزیه بالا به پایین و پایین به بالا
  • 91. پیاده‌سازی یک تجزیه‌گر بازگشتی نزولی ساده (Recursive Descent Parser)
  • 92. شبکه‌های معنایی (Semantic Networks) برای بازنمایی معنا
  • 93. تشخیص الگو و تطبیق کلمات کلیدی
  • 94. ساخت یک ربات گفتگوگر ساده (Chatbot) به سبک ELIZA
  • 95. پروژه نهایی: ترکیب الگوریتم‌ها برای یک عامل هوشمند
  • 96. مروری بر محدودیت‌های هوش مصنوعی کلاسیک
  • 97. نگاهی به هوش مصنوعی مدرن: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 98. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی برای یادگیری
  • 99. منابع بیشتر و مسیرهای مطالعاتی پیشرفته در هوش مصنوعی





هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک | فتحی نو به دنیای AI


هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک

آیا رویای ورود به دنیای جذاب و پرکاربرد هوش مصنوعی را در سر دارید؟ آیا می‌خواهید فراتر از تئوری رفته و دستان خود را به کدهای واقعی آلوده کنید؟ دوره آموزشی “هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک”، کلید ورود شما به این دنیای شگفت‌انگیز است!

این دوره با الهام از کتاب ارزشمند “Experiments in artificial intelligence for small computers” (آزمایش‌هایی در هوش مصنوعی برای کامپیوترهای کوچک)، شما را در یک سفر هیجان‌انگیز همراهی می‌کند تا مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی را نه تنها درک کنید، بلکه به صورت عملی پیاده‌سازی نمایید. دیگر نیازی نیست نگران پیچیدگی‌های ریاضیاتی یا انتزاعی بودن مفاهیم هوش مصنوعی باشید. ما با رویکردی گام به گام و تمرکز بر پیاده‌سازی، شما را از یک مبتدی به یک متخصص مسلط به الگوریتم‌های کلاسیک هوش مصنوعی تبدیل می‌کنیم.

درباره دوره

در این دوره، ما به سراغ قلب هوش مصنوعی می‌رویم: الگوریتم‌های بنیادینی که پایه و اساس بسیاری از سیستم‌های هوشمند امروزی را تشکیل می‌دهند. با تمرکز بر پیاده‌سازی عملی، شما یاد می‌گیرید که چگونه این الگوریتم‌ها را با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب، به کدهای کاربردی تبدیل کنید. اگرچه از کتاب “Experiments in artificial intelligence for small computers” الهام گرفته‌ایم، اما محتوای دوره ما بسیار گسترده‌تر و به‌روزتر بوده و شامل مباحث پیشرفته‌تر و کاربردی‌تری نیز می‌شود.

موضوعات کلیدی

  • مفاهیم پایه هوش مصنوعی: تعریف، تاریخچه و کاربردها
  • جستجو و حل مسئله: الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه و ناآگاهانه
  • منطق و استنتاج: نمایش دانش و سیستم‌های استنتاجی
  • یادگیری ماشین: مفاهیم اولیه، رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی
  • شبکه‌های عصبی: معرفی شبکه‌های عصبی پرسپترون و پس انتشار خطا
  • الگوریتم‌های ژنتیک: حل مسائل بهینه‌سازی با الهام از طبیعت
  • سیستم‌های خبره: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های خبره
  • پردازش زبان طبیعی: مقدمه‌ای بر پردازش زبان‌های انسانی
  • عامل‌های هوشمند: طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند
  • کاربردهای هوش مصنوعی: بررسی کاربردهای عملی در صنایع مختلف

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، مهندسی برق، ریاضی و سایر رشته‌های مرتبط
  • برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد حوزه هوش مصنوعی شوند
  • متخصصان IT که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود هستند
  • افرادی که به هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند و می‌خواهند دانش خود را در این زمینه افزایش دهند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

دلایل زیادی برای انتخاب این دوره وجود دارد:

  • یادگیری عملی: تمرکز اصلی دوره بر پیاده‌سازی الگوریتم‌هاست. شما نه تنها مفاهیم را یاد می‌گیرید، بلکه می‌توانید آن‌ها را به صورت عملی پیاده‌سازی کنید.
  • رویکرد گام به گام: ما با رویکردی ساده و گام به گام، مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را برای شما قابل فهم می‌کنیم.
  • محتوای جامع و به‌روز: محتوای دوره شامل مباحث پایه‌ای و پیشرفته هوش مصنوعی بوده و به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود.
  • پشتیبانی فعال: شما در طول دوره از پشتیبانی فعال مربیان و سایر شرکت‌کنندگان برخوردار خواهید بود.
  • فرصت‌های شغلی: با گذراندن این دوره، فرصت‌های شغلی جدیدی در حوزه هوش مصنوعی پیش روی شما قرار خواهد گرفت.

سرفصل‌های دوره

دوره “هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک” شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است. در اینجا به برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مبانی و مفاهیم اولیه

  • آشنایی با تاریخچه و سیر تکامل هوش مصنوعی
  • تعریف هوش مصنوعی و شاخه‌های مختلف آن
  • عامل‌های هوشمند و محیط‌های عامل
  • ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
  • زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در هوش مصنوعی (پایتون)
  • نصب و پیکربندی محیط توسعه

بخش دوم: حل مسئله با استفاده از جستجو

  • فضای حالت و الگوریتم‌های جستجو
  • جستجوی ناآگاهانه: BFS, DFS, IDS
  • جستجوی آگاهانه: A*, Greedy Best-First Search
  • هیوریستیک‌ها و نقش آن‌ها در جستجو
  • مسائل محدودیت (Constraint Satisfaction Problems)
  • الگوریتم‌های جستجوی محلی: Hill Climbing, Simulated Annealing

بخش سوم: منطق و استنتاج

  • منطق گزاره‌ای و منطق مرتبه اول
  • نحو و معناشناسی منطق
  • قواعد استنتاج: Modus Ponens, Resolution
  • سیستم‌های استنتاجی Forward Chaining و Backward Chaining
  • نمایش دانش با استفاده از هستی‌شناسی (Ontology)
  • مقدمه‌ای بر منطق فازی

بخش چهارم: یادگیری ماشین

  • مفاهیم پایه یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
  • دسته‌بندی: الگوریتم‌های KNN, Naive Bayes, SVM
  • خوشه‌بندی: الگوریتم‌های K-Means, DBSCAN
  • ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: دقت، بازخوانی، F1-Score
  • مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

بخش پنجم: شبکه‌های عصبی

  • معرفی شبکه‌های عصبی پرسپترون
  • تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • الگوریتم پس انتشار خطا (Backpropagation)
  • شبکه‌های عصبی چند لایه
  • بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

بخش ششم: الگوریتم‌های ژنتیک

  • مفاهیم پایه الگوریتم‌های ژنتیک: جمعیت، انتخاب، تقاطع، جهش
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های ژنتیک
  • کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک در هوش مصنوعی

بخش هفتم: سیستم‌های خبره

  • معرفی سیستم‌های خبره و ساختار آن‌ها
  • جمع‌آوری دانش و نمایش دانش در سیستم‌های خبره
  • موتور استنتاج در سیستم‌های خبره
  • طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم خبره ساده

بخش هشتم: پردازش زبان طبیعی (NLP)

  • مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • پردازش متن: توکنایزیشن، ریشه‌یابی، حذف کلمات توقف
  • مدل‌سازی زبانی
  • تحلیل احساسات

بخش نهم: پروژه‌های عملی

  • پیاده‌سازی یک بازی هوشمند (مانند تیک تاک تو)
  • طراحی یک سیستم تشخیص چهره ساده
  • ساخت یک ربات چت‌بات

این تنها بخشی از سرفصل‌های جامع این دوره است. با شرکت در این دوره، شما به یک متخصص هوش مصنوعی تبدیل خواهید شد و قادر خواهید بود پروژه‌های پیچیده را به تنهایی انجام دهید.

همین حالا ثبت‌نام کنید و سفر خود را به دنیای هوش مصنوعی آغاز کنید!


📚 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

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا