اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی هوش مصنوعی: از ضعیف تا عمومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی هوش مصنوعی: از ضعیف تا عمومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع هوش مصنوعی (ضعیف، قوی، عمومی)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تاریخچه آن
• 2. تعریف هوش مصنوعی: دیدگاه‌های مختلف
• 3. انواع هوش مصنوعی: طبقه‌بندی کلی
• 4. هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI): تعریف و کاربردها
• 5. مثال‌هایی از هوش مصنوعی ضعیف در زندگی روزمره
• 6. محدودیت‌های هوش مصنوعی ضعیف
• 7. هوش مصنوعی قوی (Strong AI): تعریف و ویژگی‌ها
• 8. تفاوت‌های کلیدی بین هوش مصنوعی ضعیف و قوی
• 9. چالش‌های ساخت هوش مصنوعی قوی
• 10. هوش مصنوعی عمومی (AGI): تعریف و اهداف
• 11. تفاوت‌های کلیدی بین هوش مصنوعی قوی و عمومی
• 12. معماری‌های پیشنهادی برای دستیابی به AGI
• 13. یادگیری ماشین (Machine Learning): مقدمه‌ای
• 14. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): مفاهیم پایه
• 16. لایه‌های یک شبکه عصبی
• 17. الگوریتم‌های یادگیری در شبکه‌های عصبی
• 18. یادگیری عمیق (Deep Learning): مقدمه‌ای
• 19. کاربردهای یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
• 20. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP): مفاهیم پایه
• 21. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs): مقدمه‌ای
• 22. معماری ترانسفورمر (Transformer Architecture)
• 23. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. اخلاقیات در هوش مصنوعی: مسائل و راهکارها
• 25. سوگیری در هوش مصنوعی و راه‌های کاهش آن
• 26. آینده هوش مصنوعی: پیش‌بینی‌ها و چشم‌اندازها
• 27. هوش مصنوعی و تأثیر آن بر بازار کار
• 28. هوش مصنوعی و حریم خصوصی
• 29. هوش مصنوعی و امنیت
• 30. ابزارهای توسعه هوش مصنوعی: معرفی و کاربردها
• 31. مفاهیم اساسی آمار برای هوش مصنوعی
• 32. جبر خطی برای هوش مصنوعی
• 33. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای هوش مصنوعی
• 34. مقدمه‌ای بر پایتون برای هوش مصنوعی
• 35. کار با کتابخانه‌های پایتون در هوش مصنوعی (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 36. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
• 37. مقدمه‌ای بر PyTorch
• 38. شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks - CNNs)
• 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)
• 40. شبکه‌های LSTM و GRU
• 41. یادگیری تقویتی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 42. Q-Learning
• 43. Deep Q-Network (DQN)
• 44. الگوریتم‌های جستجو (Search Algorithms)
• 45. الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms)
• 46. سیستم‌های خبره (Expert Systems)
• 47. منطق فازی (Fuzzy Logic)
• 48. هوش مصنوعی نمادین (Symbolic AI)
• 49. رباتیک و هوش مصنوعی
• 50. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 51. تشخیص اشیا (Object Detection)
• 52. پردازش تصویر (Image Processing)
• 53. ربات‌های گفتگو (Chatbots) و هوش مصنوعی
• 54. هوش مصنوعی در پزشکی
• 55. هوش مصنوعی در مالی
• 56. هوش مصنوعی در آموزش
• 57. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 58. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT)