اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی EQUATE: کشف معادلات علمی با کارایی بالا با استفاده از مدل‌های پایه و تقطیر داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره EQUATE: کشف معادلات علمی با کارایی بالا با استفاده از مدل‌های پایه و تقطیر داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی پیشرفته و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین تفسیرپذیر و کشف معادلات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم اساسی در یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی
• 3. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها
• 4. آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
• 5. مقدمه‌ای بر توابع ریاضی و معادلات
• 6. جبر خطی و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
• 7. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی
• 8. رگرسیون خطی: مبانی و کاربردها
• 9. رگرسیون غیرخطی: مدل‌ها و چالش‌ها
• 10. معیارها و ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 11. بیش‌برازش و کم‌برازش: تشخیص و راه‌حل‌ها
• 12. اعتبارسنجی متقابل و تکنیک‌های انتخاب مدل
• 13. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 14. گرادیان کاهشی و روش‌های بهینه‌سازی
• 15. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری در یادگیری ماشین
• 16. کشف معادلات علمی: تاریخچه و اهمیت
• 17. رگرسیون نمادین (Symbolic Regression): تعریف و کاربردها
• 18. تفاوت رگرسیون نمادین با رگرسیون عددی سنتی
• 19. مزایای تفسیرپذیری معادلات کشف شده
• 20. چالش‌های اصلی در رگرسیون نمادین
• 21. نمایش ساختار درختی معادلات ریاضی
• 22. ژنتیک الگوریتم‌ها و برنامه‌نویسی ژنتیک (GP)
• 23. برنامه‌نویسی ژنتیک برای رگرسیون نمادین
• 24. عملگرهای ژنتیکی: جهش، تقاطع، انتخاب
• 25. توابع اولیه و پایانه در رگرسیون نمادین
• 26. معیارهای ارزیابی در رگرسیون نمادین: دقت و سادگی
• 27. الگوریتم‌های مدرن رگرسیون نمادین (غیر از GP)
• 28. مرور ابزارها و کتابخانه‌های رگرسیون نمادین
• 29. مثال‌های کاربردی اولیه از رگرسیون نمادین
• 30. مسئله مقیاس‌پذیری و پیچیدگی محاسباتی در رگرسیون نمادین
• 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه (Foundation Models)
• 32. ظهور و تکامل مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 33. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
• 34. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 35. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): معماری و توانمندی‌ها
• 36. مدل‌های بینایی (Vision Transformers) و کاربردها
• 37. فرآیند پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های پایه
• 38. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 39. یادگیری چند-وظیفه‌ای و قابلیت‌های صفر-شات/چند-شات
• 40. مدل‌های پایه به عنوان تولیدکننده‌های کد
• 41. مدل‌های پایه برای استدلال ریاضی و نمادین
• 42. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های پایه
• 43. جنبه‌های اخلاقی و بایاس در مدل‌های پایه
• 44. محاسبات عظیم و منابع مورد نیاز برای مدل‌های پایه
• 45. مرور مدل‌های پایه برجسته (مانند GPT, BERT, Llama, ViT)
• 46. انگیزه‌ها برای ادغام مدل‌های پایه با رگرسیون نمادین
• 47. مدل‌های پایه به عنوان کاوشگر فضای معادلات
• 48. نمایش نمادین معادلات برای مدل‌های پایه: S-expressions
• 49. رمزگذاری و رمزگشایی عبارات ریاضی برای مدل‌های پایه
• 50. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ برای تولید کاندیداهای معادلات
• 51. تولید دنباله به دنباله (Seq2Seq) برای رگرسیون نمادین
• 52. مدل‌های پایه به عنوان داور و ارزیاب معادلات
• 53. ترکیب روش‌های جستجوی هیوریستیک با مدل‌های پایه
• 54. مسئله کارایی داده (Data-Efficiency) در رگرسیون نمادین
• 55. نقش مدل‌های پایه در کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار
• 56. چارچوب‌های کلی برای استفاده از مدل‌های پایه در رگرسیون نمادین
• 57. رویکردهای مبتنی بر Prompt Engineering برای رگرسیون نمادین
• 58. تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از مدل‌های پایه
• 59. فیلتر کردن و انتخاب کاندیداهای معادلات از خروجی مدل پایه
• 60. ارزیابی اولیه مدل‌های مبتنی بر مدل پایه برای رگرسیون نمادین
• 61. چالش‌های مقایسه خروجی مدل پایه با واقعیت
• 62. تنظیم دقیق مدل‌های پایه برای وظایف رگرسیون نمادین
• 63. بهره‌برداری از دانش ضمنی مدل‌های پایه
• 64. تحلیل معنایی و ساختاری معادلات توسط مدل‌های پایه
• 65. معرفی مفهوم تقطیر مدل پایه برای رگرسیون نمادین
• 66. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): مبانی و اهداف
• 67. چرا به تقطیر مدل پایه برای رگرسیون نمادین نیاز داریم؟
• 68. تقطیر مدل پایه برای افزایش کارایی داده در رگرسیون نمادین
• 69. استراتژی‌های تقطیر: معلم-دانش‌آموز (Teacher-Student)
• 70. تولید برچسب‌های شبه (Pseudo-labeling) توسط مدل پایه
• 71. خود-آموزی (Self-training) با استفاده از مدل‌های پایه
• 72. داده‌افزایی (Data Augmentation) غنی شده با مدل پایه
• 73. انتخاب نمونه‌های با کیفیت از داده‌های تولید شده
• 74. معماری‌های هدف برای مدل‌های تقطیر شده رگرسیون نمادین
• 75. آموزش مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر برای رگرسیون نمادین
• 76. حلقه‌های بازخورد در فرآیند تقطیر تکراری
• 77. تقطیر برای پیچیدگی کمتر و تفسیرپذیری بیشتر
• 78. استفاده از دانش توزیع احتمال مدل پایه
• 79. تکنیک‌های کاهش ابعاد در تقطیر مدل پایه
• 80. مدیریت نویز و عدم قطعیت در برچسب‌های شبه
• 81. تقطیر دانش استدلالی و ساختاری
• 82. معیارهای ارزیابی کارایی داده پس از تقطیر
• 83. مقایسه با روش‌های سنتی کارایی داده
• 84. طراحی تابع زیان (Loss Function) برای تقطیر رگرسیون نمادین
• 85. بهینه‌سازی فرآیند تقطیر برای رگرسیون نمادین
• 86. تحلیل حساسیت پارامترهای تقطیر
• 87. ملاحظات محاسباتی در فرآیند تقطیر
• 88. مثال موردی: پیاده‌سازی تقطیر مدل پایه برای یک مجموعه داده
• 89. نقش تعمیم‌پذیری (Generalization) در مدل‌های تقطیر شده
• 90. چالش‌های پیشرفته در تقطیر دانش نمادین
• 91. کاربردهای رگرسیون نمادین در فیزیک
• 92. کشف قوانین شیمیایی و بیولوژیکی
• 93. بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی با رگرسیون نمادین
• 94. رگرسیون نمادین برای مدل‌سازی مالی و اقتصادی
• 95. آینده کشف خودکار دانش علمی
• 96. چالش‌های داده‌های نویزدار و ناقص در عمل
• 97. ابزارهای متن‌باز و پلتفرم‌های ابری برای EQUATE
• 98. تحقیقات فعلی و مسیرهای آینده در رگرسیون نمادین با مدل‌های پایه
• 99. محدودیت‌ها و مرزهای فعلی تکنیک EQUATE
• 100. خلاصه و جمع‌بندی: آینده هوش مصنوعی برای علم