اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی مهندسی دانش: از داده‌های خام تا استدلال منطقی در هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی مهندسی دانش: از داده‌های خام تا استدلال منطقی در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: بازنمایی دانش و استدلال منطقی در سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در مهندسی دانش و هوش مصنوعی
• 2. نقش بازنمایی دانش در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 3. مفاهیم بنیادی داده، اطلاعات و دانش در علم رایانه
• 4. طبقه‌بندی ساختارهای بازنمایی دانش
• 5. منطق گزاره‌ای و کاربرد آن در استنتاج ماشینی
• 6. محدودیت‌های منطق گزاره‌ای در مدل‌سازی محیط‌های پیچیده
• 7. آشنایی با منطق مرتبه اول و سورهای منطقی
• 8. قواعد نحو و معناشناسی در منطق مرتبه اول
• 9. تبدیل جملات زبان طبیعی به فرمالیسم منطقی
• 10. استدلال استنتاجی و روش‌های اثبات در منطق
• 11. الگوریتم‌های جستجو در فضای حالت برای حل مسائل
• 12. روش‌های بازنمایی دانش مبتنی بر قواعد تولید
• 13. معماری سامانه‌های خبره مبتنی بر قانون
• 14. موتور استنتاج در سامانه‌های دانش‌بنیان
• 15. زنجیره پیش‌رو و زنجیره پس‌رو در استدلال
• 16. بازنمایی دانش با استفاده از شبکه‌های معنایی
• 17. مفاهیم و ساختار گراف‌های مفهومی
• 18. هستی‌شناسی و نقش آن در سازماندهی دانش
• 19. زبان‌های مدل‌سازی هستی‌شناسی در وب معنایی
• 20. بازنمایی دانش در شرایط عدم قطعیت
• 21. مبانی نظریه احتمالات در استدلال هوشمند
• 22. استنتاج بیزی و کاربرد آن در سامانه‌های هوشمند
• 23. شبکه‌های بیزی و مدل‌سازی روابط علّی
• 24. منطق فازی و بازنمایی مفاهیم مبهم
• 25. توابع عضویت و عملگرهای منطق فازی
• 26. سیستم‌های استنتاج فازی در کنترل و تصمیم‌گیری
• 27. بازنمایی دانش مبتنی بر قاب‌ها
• 28. وراثت و سلسله‌مراتب در مدل‌های قاب‌محور
• 29. تطبیق الگو و بازنمایی دانش رویه‌ای
• 30. مدیریت دانش در پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 31. یکپارچه‌سازی دانش از منابع داده ناهمگون
• 32. استخراج دانش از داده‌های خام با رویکردهای آماری
• 33. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین به عنوان ابزار استخراج دانش
• 34. بازنمایی دانش در مدل‌های یادگیری عمیق
• 35. چالش‌های نگهداری و به‌روزرسانی دانش در سامانه‌ها
• 36. ارزیابی کیفیت دانش و صحت استدلال در هوش مصنوعی
• 37. اخلاق در مهندسی دانش و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 38. کاربردهای مهندسی دانش در سامانه‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
• 39. تجزیه و تحلیل خطا در سامانه‌های استدلال‌گر
• 40. بهینه‌سازی فرایند استنتاج در سامانه‌های مقیاس‌بزرگ
• 41. آینده‌پژوهی در حوزه‌های بازنمایی دانش و استدلال خودکار