اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوش مصنوعی و آینده‌ی تغذیه‌ی مبتنی بر سلامت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و آینده‌ی تغذیه‌ی مبتنی بر سلامت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در تغذیه مبتنی بر سلامت
• 2. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه تغذیه و سلامت
• 3. تعامل انسان و هوش مصنوعی در تصمیم‌های تغذیه‌ای
• 4. اصول طراحی دستیار تغذیه‌ای مبتنی بر LLM
• 5. جمع‌آوری اطلاعات تغذیه‌ای از گفت‌وگوی کاربر
• 6. استخراج اهداف تغذیه‌ای از زبان طبیعی
• 7. تحلیل ترجیحات غذایی با مدل‌های زبانی
• 8. تحلیل محدودیت‌های غذایی و حساسیت‌ها
• 9. تحلیل سوابق و الگوهای تغذیه‌ای در تعامل با LLM
• 10. طراحی پروفایل تغذیه‌ای هوشمند
• 11. تبدیل نیازهای سلامت به توصیه‌های تغذیه‌ای
• 12. تولید برنامه غذایی شخصی‌سازی‌شده با LLM
• 13. تطبیق برنامه غذایی با اهداف سلامت
• 14. تولید پیشنهادهای غذایی بر اساس سبک زندگی
• 15. توصیه غذایی بر اساس سطح فعالیت بدنی
• 16. توصیه غذایی متناسب با الگوهای خواب
• 17. توصیه غذایی بر اساس زمان‌بندی وعده‌ها
• 18. طراحی برنامه غذایی با محدودیت کالری
• 19. مدیریت درشت‌مغذی‌ها با کمک مدل‌های زبانی
• 20. تحلیل ریزمغذی‌ها در برنامه‌های غذایی هوشمند
• 21. طراحی رژیم‌های غذایی متنوع با LLM
• 22. پیشنهاد جایگزین‌های سالم برای مواد غذایی
• 23. طراحی وعده‌های غذایی با مواد اولیه موجود
• 24. تولید دستور پخت سالم با مدل‌های زبانی
• 25. تحلیل ارزش تغذیه‌ای دستورهای غذایی
• 26. تفسیر برچسب‌های مواد غذایی با هوش مصنوعی
• 27. استخراج اطلاعات تغذیه‌ای از متن و تصویر
• 28. تحلیل فهرست ترکیبات محصولات غذایی
• 29. مقایسه محصولات غذایی با کمک LLM
• 30. تشخیص الگوهای غذایی ناسالم در داده‌های کاربر
• 31. شناسایی عادت‌های تغذیه‌ای پرخطر
• 32. پایش مصرف روزانه غذا با دستیار هوشمند
• 33. ثبت وعده‌های غذایی با زبان طبیعی
• 34. تبدیل گزارش‌های روزانه غذا به داده ساختاریافته
• 35. طراحی گفت‌وگوی هوشمند برای پایش تغذیه
• 36. بازخورد لحظه‌ای درباره انتخاب‌های غذایی
• 37. طراحی مربی تغذیه‌ای مکالمه‌ای
• 38. شخصی‌سازی لحن و سبک تعامل دستیار تغذیه‌ای
• 39. طراحی تجربه کاربری برای دستیارهای تغذیه‌ای
• 40. مدیریت حافظه مکالمه در دستیار تغذیه‌ای
• 41. حفظ زمینه در گفت‌وگوهای طولانی درباره تغذیه
• 42. پرسش‌گری هوشمند برای تکمیل اطلاعات تغذیه‌ای
• 43. طراحی سؤال‌های تکمیلی برای توصیه غذایی
• 44. مدیریت ابهام در درخواست‌های تغذیه‌ای
• 45. تشخیص سوءبرداشت و اصلاح گفت‌وگوهای تغذیه‌ای
• 46. مدیریت عدم قطعیت در توصیه‌های سلامت‌محور
• 47. کاهش توهم‌زایی LLM در اطلاعات تغذیه‌ای
• 48. اعتبارسنجی علمی توصیه‌های تولیدشده توسط LLM
• 49. اتصال مدل زبانی به منابع معتبر تغذیه و سلامت
• 50. بازیابی اطلاعات تغذیه‌ای با RAG
• 51. طراحی پایگاه دانش تغذیه برای LLM
• 52. ترکیب LLM با داده‌های علمی و پزشکی
• 53. استفاده از مقالات علمی در تولید توصیه‌های تغذیه‌ای
• 54. رتبه‌بندی منابع برای پاسخ‌های تغذیه‌ای هوشمند
• 55. استناددهی خودکار در پاسخ‌های تغذیه‌ای
• 56. تشخیص اطلاعات قدیمی یا متناقض در منابع تغذیه
• 57. طراحی سیستم پرسش و پاسخ تغذیه‌ای مبتنی بر شواهد
• 58. ارزیابی صحت علمی پاسخ‌های تغذیه‌ای
• 59. ارزیابی کیفیت توصیه‌های غذایی تولیدشده توسط AI
• 60. معیارهای ارزیابی تعامل انسان و LLM در تغذیه
• 61. آزمون قابلیت استفاده دستیارهای تغذیه‌ای
• 62. اندازه‌گیری رضایت کاربران از دستیار تغذیه‌ای
• 63. ارزیابی اعتماد کاربران به توصیه‌های هوش مصنوعی
• 64. مدیریت اعتماد بیش‌ازحد به دستیار تغذیه‌ای
• 65. طراحی تعامل انسان در حلقه تصمیم‌گیری تغذیه‌ای
• 66. Human-in-the-Loop در سامانه‌های تغذیه هوشمند
• 67. همکاری متخصص تغذیه و مدل زبانی
• 68. طراحی ابزارهای هوش مصنوعی برای متخصصان تغذیه
• 69. پشتیبانی تصمیم‌گیری متخصص تغذیه با LLM
• 70. تفسیر گزارش‌های تغذیه‌ای برای متخصصان
• 71. تولید پیش‌نویس برنامه غذایی برای بازبینی متخصص
• 72. مدیریت بازخورد متخصص در سیستم تغذیه‌ای
• 73. یادگیری از اصلاحات متخصصان تغذیه
• 74. شخصی‌سازی توصیه‌ها بر اساس بازخورد کاربر
• 75. یادگیری ترجیحات کاربر در طول زمان
• 76. بهینه‌سازی مکالمه برای افزایش پایبندی غذایی
• 77. استفاده از LLM برای حمایت از تغییر رفتار غذایی
• 78. طراحی مداخلات تغذیه‌ای مکالمه‌محور
• 79. تحلیل موانع پایبندی به برنامه غذایی
• 80. تولید پیام‌های انگیزشی شخصی‌سازی‌شده برای تغذیه
• 81. مدیریت خطاهای شناختی در انتخاب غذا با AI
• 82. پیشگیری از توصیه‌های افراطی و رژیم‌های ناسالم
• 83. طراحی تعامل ایمن برای کاربران آسیب‌پذیر
• 84. مرزبندی توصیه تغذیه‌ای و تشخیص پزشکی
• 85. تشخیص موقعیت‌های نیازمند ارجاع به متخصص
• 86. مدیریت شرایط پزشکی در توصیه‌های غذایی هوشمند
• 87. توجه به آلرژی‌ها و عدم تحمل‌های غذایی
• 88. مدیریت رژیم‌های گیاه‌خواری و وگان با LLM
• 89. طراحی توصیه‌های غذایی برای رژیم‌های خاص
• 90. مدیریت محدودیت‌های فرهنگی و مذهبی غذایی
• 91. شخصی‌سازی غذا بر اساس فرهنگ و ترجیحات کاربر
• 92. طراحی برنامه غذایی برای خانواده‌ها با نیازهای متفاوت
• 93. تغذیه سالم برای گروه‌های سنی مختلف با کمک AI
• 94. تعامل هوشمند درباره تغذیه کودکان و نوجوانان
• 95. تعامل هوشمند درباره تغذیه سالمندان
• 96. مدیریت نیازهای تغذیه‌ای در ورزش با LLM
• 97. هوش مصنوعی در مدیریت وزن و تغذیه
• 98. پایش روند وزن و عادات غذایی با مدل‌های زبانی
• 99. تحلیل ارتباط خواب، فعالیت و تغذیه با AI
• 100. ترکیب داده‌های پوشیدنی با دستیار تغذیه‌ای