اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی هوش مصنوعی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با رویکرد حل مسائل کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی هوش مصنوعی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با رویکرد حل مسائل کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و تعاریف پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. تاریخچه تحول هوش مصنوعی و گذار به یادگیری عمیق
• 3. مفاهیم اساسی یادگیری نظارت شده و نظارت نشده
• 4. آشنایی با ساختار و عملکرد نورون‌های بیولوژیک و مصنوعی
• 5. ریاضیات پایه برای شبکه‌های عصبی جبر خطی و احتمالات
• 6. معرفی پرسپترون ساده و محدودیت‌های محاسباتی آن
• 7. تابع فعال‌ساز و نقش آن در مدل‌سازی غیرخطی
• 8. ساختار شبکه عصبی چندلایه و لایه‌های پنهان
• 9. فرآیند انتشار رو به جلو در شبکه‌های عصبی
• 10. مفهوم تابع هزینه و اندازه‌گیری خطا در مدل
• 11. الگوریتم گرادیان کاهشی و نقش آن در بهینه‌سازی
• 12. الگوریتم انتشار معکوس و محاسبه مشتقات زنجیره‌ای
• 13. مسئله بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی در یادگیری
• 14. معرفی کتابخانه‌های استاندارد توسعه هوش مصنوعی در پایتون
• 15. پیاده‌سازی نخستین شبکه عصبی برای مسائل رگرسیون
• 16. پیاده‌سازی مدل طبقه‌بندی برای داده‌های ساختاریافته
• 17. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 18. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی
• 19. لایه‌های ادغام و کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
• 20. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
• 21. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و مدل‌سازی متن
• 22. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی در تحلیل توالی‌ها
• 23. مفاهیم پایه حافظه طولانی‌مدت در شبکه‌های عصبی
• 24. معرفی مکانیزم توجه در مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. ساختار ترنسفورمرها و تحول در پردازش داده‌های متنی
• 26. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های حجیم
• 27. راهکارهای افزایش دقت مدل در مسائل کاربردی
• 28. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 29. کاربردهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 30. هوش مصنوعی در پزشکی و تشخیص خودکار بیماری‌ها
• 31. نقش هوش مصنوعی در مدیریت منابع و بهره‌وری انرژی
• 32. الزامات امنیت در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
• 33. آشنایی با چارچوب‌های استاندارد توسعه نرم‌افزارهای هوشمند
• 34. مستندسازی و ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک شبکه عصبی کاربردی