اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین قابل تفسیر برای سیستم‌های فیزیکی: از تئوری تا کاربرد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین قابل تفسیر برای سیستم‌های فیزیکی: از تئوری تا کاربرد

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین قابل تفسیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر (IML) و اهمیت آن در علوم فیزیک
• 2. چرا تفسیرپذیری در سیستم‌های فیزیکی حیاتی است؟
• 3. مفاهیم کلیدی در IML: شفافیت، توضیح‌پذیری، و قابلیت اعتماد
• 4. بررسی روش‌های سنتی یادگیری ماشین و محدودیت‌های آن‌ها در سیستم‌های فیزیکی
• 5. معرفی انواع داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های فیزیکی
• 6. پیش‌پردازش داده‌های فیزیکی: چالش‌ها و راهکارها
• 7. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های فیزیکی
• 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی و رگرسیون در سیستم‌های فیزیکی
• 9. تفسیرپذیری مدل‌های خطی: ضرایب و اهمیت ویژگی‌ها
• 10. مدل‌های درختی تصمیم و جنگل تصادفی برای داده‌های فیزیکی
• 11. تفسیرپذیری مدل‌های درختی: اهمیت ویژگی‌ها و مسیرهای تصمیم‌گیری
• 12. روش‌های مبتنی بر نمونه‌برداری برای IML: LIME و SHAP
• 13. کاربرد LIME برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل در سیستم‌های فیزیکی
• 14. کاربرد SHAP برای ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها و توضیح پیش‌بینی‌ها
• 15. روش‌های مبتنی بر ویژگی برای IML: Permutation Feature Importance
• 16. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی: چالش‌ها و رویکردها
• 17. روش‌های لایه‌به‌لایه برای تفسیر شبکه‌های عصبی
• 18. روش‌های مبتنی بر گرادیان برای تفسیر شبکه‌های عصبی: Grad-CAM
• 19. استفاده از visualization برای درک بهتر رفتار مدل در سیستم‌های فیزیکی
• 20. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های فیزیکی
• 21. معرفی ابزارهای متن‌باز برای IML در پایتون
• 22. کاربرد IML در مدل‌سازی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD)
• 23. کاربرد IML در شناسایی سیستم‌ها و کنترل
• 24. کاربرد IML در مهندسی هوافضا و طراحی
• 25. کاربرد IML در علوم زمین و پیش‌بینی آب و هوا
• 26. کاربرد IML در فیزیک مواد و کشف مواد جدید
• 27. کاربرد IML در بیوالکتریک و تحلیل سیگنال‌های زیستی
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های فیزیکی
• 29. چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از IML در سیستم‌های فیزیکی
• 30. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های IML در سیستم‌های فیزیکی
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از IML
• 32. تلفیق دانش تخصصی دامنه با مدل‌های IML
• 33. یادگیری ماشین قابل اعتماد (Reliable Machine Learning) در سیستم‌های فیزیکی
• 34. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های فیزیکی با استفاده از IML
• 35. بررسی case study‌های موفق در استفاده از IML در سیستم‌های فیزیکی
• 36. آینده IML در علوم فیزیکی و مهندسی
• 37. روش‌های ترکیبی IML: ترکیب چندین روش برای تفسیرپذیری بهتر
• 38. استفاده از IML برای تشخیص ناهنجاری‌ها در سیستم‌های فیزیکی
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی فیزیکی
• 40. بهبود قابلیت تعمیم مدل‌های IML با استفاده از regularization
• 41. ارزیابی bias و fairness در مدل‌های IML برای سیستم‌های فیزیکی
• 42. استفاده از IML برای دیباگینگ و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. کاربرد IML در سیستم‌های embedded و IoT
• 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های تصویر در سیستم‌های فیزیکی
• 45. استفاده از IML برای درک بهتر پدیده‌های فیزیکی جدید
• 46. روش‌های IML برای داده‌های پراکنده (sparse data) در سیستم‌های فیزیکی
• 47. تکنیک‌های کاهش ابعاد با حفظ تفسیرپذیری در داده‌های فیزیکی
• 48. ارائه بهترین روش‌ها برای مستندسازی و گزارش نتایج IML