🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: کشف دانش پنهان: دورهی جامع برنامهنویسی منطقی استقرایی
موضوع کلی: یادگیری ماشین نمادین و استنتاج منطقی
موضوع میانی: برنامهنویسی منطقی استقرایی (ILP)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مقدمه به یادگیری ماشین نمادین
- 2. مقدمه به برنامهنویسی منطقی
- 3. مقدمه به استنتاج منطقی
- 4. مقدمه به برنامهنویسی منطقی استقرایی (ILP)
- 5. اهمیت ILP در کشف دانش
- 6. تاریخچه ILP
- 7. کاربردها و چشمانداز ILP
- 8. اصول اساسی منطق مرتبه اول
- 9. گزارهها و محمولات
- 10. متغیرها و کوانتورها
- 11. قوانین تولید (Horn clauses)
- 12. مطابقت (Unification)
- 13. حل و فصل (Resolution)
- 14. استنتاج استقرایی در مقابل استنتاج قیاسی
- 15. مفهوم دانش پیشین (Background knowledge)
- 16. حقایق (Facts)
- 17. قوانین (Rules)
- 18. اهداف (Goals)
- 19. کلاسیکهای ILP: Inductive Logic Programming (ILP)
- 20. تولید فرضیه (Hypothesis generation)
- 21. ارزیابی فرضیه (Hypothesis evaluation)
- 22. فرایند کلی ILP
- 23. سیستمهای ILP
- 24. مبنای نظری ILP
- 25. نظریه مجموعهها و روابط
- 26. گرافهای مفهومی (Concept graphs)
- 27. یادگیری در منطق مرتبه اول
- 28. یادگیری قوانین (Rule learning)
- 29. یادگیری روابط (Relation learning)
- 30. یادگیری ساختار (Structure learning)
- 31. روشهای جستجو در فضای فرضیه
- 32. جستجوی کامل (Exhaustive search)
- 33. جستجوی حریصانه (Greedy search)
- 34. جستجوی تقریبی (Approximation search)
- 35. تعصبات (Bias) در ILP
- 36. تعصبات مکانی (Locality bias)
- 37. تعصبات ساختاری (Structural bias)
- 38. تعصبات پوششی (Coverage bias)
- 39. تاثیر تعصبات بر یادگیری
- 40. انواع پارادایمهای ILP
- 41. FOIL (First-Order Inductive Learner)
- 42. Progol
- 43. ALEPH
- 44. TRACER
- 45. LogiLearn
- 46. Aqua
- 47. Alchemy
- 48. Synapse
- 49. ILP مبتنی بر قیاس (Analogy-based ILP)
- 50. ILP مبتنی بر قیاس از طریق بازسازی (Analogy by Reconstruction)
- 51. ILP مبتنی بر قیاس از طریق نگاشت (Analogy by Mapping)
- 52. یادگیری از دادههای منفی (Learning from negative data)
- 53. تنظیم دانش پیشین (Background knowledge refinement)
- 54. تولید ویژگی (Feature generation) در ILP
- 55. یادگیری با دادههای نامشخص (Learning with uncertain data)
- 56. یادگیری استنباطی احتمالی (Probabilistic Inductive Learning)
- 57. شبکههای باور (Bayesian networks) و ILP
- 58. مدلهای احتمالی در ILP
- 59. یادگیری تعاملی (Interactive ILP)
- 60. انسان در حلقه (Human-in-the-loop) در ILP
- 61. توضیحپذیری (Explainability) در ILP
- 62. فسیرپذیری (Interpretability) مدلهای ILP
- 63. ارزیابی عملکرد سیستمهای ILP
- 64. معیارهای ارزیابی (Evaluation metrics)
- 65. دقت (Accuracy)
- 66. پوشش (Coverage)
- 67. پیچیدگی (Complexity)
- 68. بهینهسازی مدلهای ILP
- 69. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
- 70. روشهای اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
- 71. یادگیری افزایشی (Incremental learning) در ILP
- 72. یادگیری مداوم (Continual learning) در ILP
- 73. یادگیری توزیعشده (Distributed ILP)
- 74. مقیاسپذیری سیستمهای ILP
- 75. چالشهای عملی در ILP
- 76. کیفیت دادهها
- 77. حجم دادهها
- 78. پیچیدگی دامنه
- 79. تفسیر نتایج
- 80. مدلسازی دانش دامنه (Domain knowledge modeling)
- 81. استفاده از ontologies در ILP
- 82. یادگیری برای کشف روابط بیولوژیکی
- 83. یادگیری برای کشف روابط شیمیایی
- 84. یادگیری برای کشف روابط زبانی
- 85. یادگیری برای کشف روابط در بازیها
- 86. یادگیری برای کشف روابط در دادههای پزشکی
- 87. یادگیری برای کشف روابط در سیستمهای توصیهگر
- 88. یادگیری ماشینی نمادین در مقایسه با یادگیری ماشینی مبتنی بر شبکههای عصبی
- 89. همگرایی یادگیری ماشین نمادین و شبکههای عصبی
- 90. یادگیری عصبی نمادین (Neuro-symbolic learning)
- 91. قابلیت ترکیب ILP و شبکههای عصبی
- 92. ILP برای تولید قوانین قابل تفسیر برای شبکههای عصبی
- 93. ILP برای هدایت فرآیند آموزش شبکههای عصبی
- 94. ILP برای کشف دانش از خروجی شبکههای عصبی
- 95. یادگیری از پرس و جو (Learning from queries)
- 96. یادگیری پارامتریک (Parametric learning) در ILP
- 97. یادگیری غیرپارامتریک (Non-parametric learning) در ILP
- 98. روشهای جدید در ILP
- 99. ILP و یادگیری تقویتی (Reinforcement learning)
- 100. ILP برای اکتشاف سیاست (Policy exploration)
کشف دانش پنهان: دوره جامع برنامهنویسی منطقی استقرایی
به دنیای یادگیری ماشین نمادین و استنتاج منطقی خوش آمدید!
آیا میخواهید توانایی استخراج دانش از دادهها را به دست آورید و الگوریتمهای هوشمندی بسازید که میتوانند قوانین را یاد بگیرند و به طور خودکار تصمیمگیری کنند؟ دورهی جامع برنامهنویسی منطقی استقرایی (ILP) دقیقاً همان چیزی است که به دنبالش هستید! این دوره، یک سفر هیجانانگیز به قلب یادگیری ماشین نمادین است و به شما ابزارهایی قدرتمند برای حل چالشهای پیچیده در زمینههای مختلف ارائه میدهد.
الهامگرفته از کتاب پیشگام “Inductive Logic Programming” (برنامهنویسی منطقی استقرایی)، این دوره یک راهنمای جامع و عملی برای یادگیری ILP است. ما از مبانی تا کاربردهای پیشرفته، شما را در این مسیر همراهی میکنیم. این دوره، یک فرصت بینظیر برای تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
درباره دوره
دورهی جامع برنامهنویسی منطقی استقرایی، یک دورهی آموزشی فشرده است که به شما دانش و مهارتهای لازم برای درک، پیادهسازی و بهکارگیری ILP را میدهد. این دوره بر اساس مفاهیم و تکنیکهای مطرح شده در کتاب “Inductive Logic Programming” طراحی شده است، اما فراتر از آن میرود و با ارائه مثالهای عملی، پروژههای جذاب و تمرینهای کاربردی، یادگیری شما را تسهیل میکند. در این دوره، شما با استفاده از زبانهای برنامهنویسی منطقی و ابزارهای پیشرفته، یاد میگیرید که چگونه قوانین، روابط و الگوهای پنهان در دادهها را استخراج کنید و مدلهای هوشمند بسازید.
موضوعات کلیدی
در این دوره، شما با موضوعات کلیدی زیر آشنا خواهید شد:
- مبانی برنامهنویسی منطقی و زبان Prolog
- اصول یادگیری ماشین نمادین
- معرفی برنامهنویسی منطقی استقرایی (ILP)
- الگوریتمهای اصلی ILP (مانند FOIL, CIGOL)
- نمایندگی دانش و زبانهای بیان
- یادگیری از دادههای مثبت و منفی
- مدلسازی روابط و ساختارهای پیچیده
- کاربردهای ILP در دادهکاوی، بیوانفورماتیک و مهندسی نرمافزار
- ابزارها و فریمورکهای ILP (مانند Aleph, Progol)
- حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از ILP
مخاطبان دوره
این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای کامپیوتر، هوش مصنوعی، علوم داده و مهندسی نرمافزار
- متخصصان و علاقهمندان به یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و دادهکاوی
- برنامهنویسان و توسعهدهندگان که به دنبال یادگیری تکنیکهای جدید برای حل مسائل پیچیده هستند
- پژوهشگران و اساتید دانشگاه که قصد دارند در زمینه ILP تحقیق و تدریس کنند
- هر کسی که علاقهمند به کشف دانش پنهان در دادهها و ساخت سیستمهای هوشمند است
چرا این دوره را بگذرانیم؟
با شرکت در این دوره، شما:
- دانش و مهارتهای لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص ILP را به دست میآورید.
- میتوانید مسائل پیچیده را با استفاده از تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین حل کنید.
- فرصتهای شغلی بینظیری در زمینههای هوش مصنوعی، دادهکاوی و توسعه نرمافزار خواهید داشت.
- توانایی ساخت سیستمهای هوشمند را برای خودکارسازی فرآیندها و تصمیمگیریهای پیچیده کسب میکنید.
- به یک جامعه فعال از متخصصان ILP میپیوندید و از تجربیات آنها بهرهمند میشوید.
- با ابزارها و فریمورکهای پیشرفته ILP آشنا میشوید و میتوانید پروژههای خود را عملیاتی کنید.
- یک گواهی معتبر پایان دوره دریافت میکنید که اعتبار شما را در بازار کار افزایش میدهد.
سرفصلهای دوره (100 سرفصل جامع)
این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که از مبانی تا پیشرفتهترین مفاهیم ILP را پوشش میدهد. در اینجا تنها چند نمونه از سرفصلها آورده شده است:
- مقدمه ای بر برنامهنویسی منطقی
- آشنایی با زبان Prolog
- ساختارهای داده در Prolog
- استدلال و اثبات در منطق
- مبانی یادگیری ماشین
- یادگیری ماشین نمادین: تاریخچه و مفاهیم
- معرفی برنامهنویسی منطقی استقرایی (ILP)
- مروری بر الگوریتمهای یادگیری در ILP
- الگوریتم FOIL: یادگیری قوانین
- الگوریتم CIGOL: یادگیری از طریق بازگشت به عقب
- زبانهای بیان در ILP
- نمایندگی دانش با استفاده از منطق
- یادگیری از دادههای مثبت و منفی
- انتخاب ویژگیها در ILP
- مدلسازی روابط چندگانه
- کاربرد ILP در دادهکاوی
- کاربرد ILP در بیوانفورماتیک
- کاربرد ILP در مهندسی نرمافزار
- معرفی ابزار Aleph
- معرفی ابزار Progol
- پروژههای عملی با Aleph
- پروژههای عملی با Progol
- آشنایی با تکنیکهای پیشرفته ILP
- بهبود عملکرد الگوریتمهای ILP
- کاربرد ILP در تشخیص بیماری
- کاربرد ILP در پردازش زبان طبیعی
- و 74 سرفصل دیگر شامل مثالهای کاربردی، تمرینات و پروژههای عملی
همین حالا ثبتنام کنید و به جمع متخصصان ILP بپیوندید!
📚 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


نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.