دوره کشف علی غیرمتمرکز: تحلیل داده‌های وابسته به زمینه با جودو کالکولوس همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف علی غیرمتمرکز: تحلیل داده‌های وابسته به زمینه با جودو کالکولوس

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: استنتاج و کشف روابط علی (Causal Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استنتاج علی و اهمیت آن
• 2. مفهوم علیت و همبستگی: یک بررسی اجمالی
• 3. مدل‌های گرافیکی علی: DAGها و CPDAGها
• 4. مقدمه‌ای بر جودو کالکولوس: مبانی و اصول
• 5. قواعد do-calculus: کاربرد و تفسیر
• 6. متغیرهای مخدوشگر (Confounders) و اثر آنها
• 7. تنظیم برای متغیرهای مخدوشگر: روش‌ها و چالش‌ها
• 8. اثرات کل، مستقیم و غیرمستقیم: تعریف و محاسبه
• 9. مقدمه‌ای بر استنتاج علی غیرمتمرکز
• 10. چالش‌های استنتاج علی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 11. داده‌های وابسته به زمینه: تعریف و اهمیت
• 12. شناسایی زمینه در داده‌ها: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 13. نمایش زمینه در مدل‌های گرافیکی علی
• 14. جودو کالکولوس در محیط‌های وابسته به زمینه
• 15. تعمیم قواعد do-calculus برای داده‌های زمینه‌ای
• 16. استقلال شرطی و نقش آن در استنتاج علی
• 17. تست استقلال شرطی: روش‌ها و معیارها
• 18. آزمون‌های مبتنی بر کرنل برای استقلال شرطی
• 19. مقایسه آزمون‌های مختلف استقلال شرطی
• 20. مفاهیم پایه تئوری گراف و کاربرد آن در استنتاج علی
• 21. الگوریتم‌های جستجوی گراف: BFS و DFS
• 22. الگوریتم‌های یادگیری ساختاری علی: PC و GES
• 23. الگوریتم PC: گام به گام
• 24. الگوریتم GES: گام به گام
• 25. محدودیت‌های الگوریتم‌های PC و GES
• 26. معرفی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌های بزرگ
• 27. استنتاج علی غیرمتمرکز با استفاده از پیام‌رسانی
• 28. انتشار باور (Belief Propagation) در گراف‌های علی
• 29. توزیع باور با در نظر گرفتن زمینه
• 30. اجماع در شبکه‌های علی: روش‌ها و الگوریتم‌ها
• 31. مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در استنتاج علی
• 32. مدل‌سازی تعاملات استراتژیک در شبکه‌های علی
• 33. تعادل نش (Nash Equilibrium) در استنتاج علی
• 34. طراحی مکانیسم برای استنتاج علی غیرمتمرکز
• 35. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
• 36. اعمال حریم خصوصی تفاضلی در استنتاج علی
• 37. حفظ حریم خصوصی در اشتراک‌گذاری داده‌های زمینه‌ای
• 38. مکانیسم‌های حریم خصوصی تفاضلی برای جودو کالکولوس
• 39. استنتاج علی با استفاده از داده‌های مشاهداتی و تجربی
• 40. ترکیب داده‌های مشاهداتی و تجربی در مدل‌های علی
• 41. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در استنتاج علی
• 42. بررسی تاثیر فرضیات بر نتایج استنتاج علی
• 43. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها
• 44. استنتاج علی در داده‌های سری زمانی
• 45. مدل‌های گرافیکی علی برای داده‌های سری زمانی
• 46. علت و معلول در داده‌های سری زمانی: تکنیک‌ها و چالش‌ها
• 47. پیش‌بینی علی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 48. استنتاج علی در داده‌های متنی و زبانی
• 49. استخراج روابط علی از متون: روش‌ها و چالش‌ها
• 50. تحلیل احساسات و تاثیر آن بر روابط علی
• 51. کاربرد یادگیری عمیق در استنتاج علی
• 52. شبکه‌های عصبی علی (Causal Neural Networks)
• 53. استخراج روابط علی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 54. معرفی چارچوب‌های نرم‌افزاری برای استنتاج علی
• 55. بسته نرم‌افزاری DoWhy: راهنما و مثال‌ها
• 56. بسته نرم‌افزاری CausalML: راهنما و مثال‌ها
• 57. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی برای استنتاج علی (Python, R)
• 58. مثال‌های عملی استنتاج علی در علم داده
• 59. استنتاج علی در بازاریابی: بهینه‌سازی کمپین‌ها
• 60. استنتاج علی در پزشکی: تشخیص و درمان بیماری‌ها
• 61. استنتاج علی در اقتصاد: سیاست‌گذاری و پیش‌بینی
• 62. استنتاج علی در علوم اجتماعی: تحلیل رفتارهای اجتماعی
• 63. چالش‌های اخلاقی در استنتاج علی
• 64. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در سیستم‌های استنتاج علی
• 65. سوگیری و تبعیض در الگوریتم‌های استنتاج علی
• 66. تفسیرپذیری و قابلیت توضیح (Explainability) در استنتاج علی
• 67. متا یادگیری (Meta-learning) برای استنتاج علی
• 68. انتقال دانش (Transfer Learning) در استنتاج علی
• 69. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در استنتاج علی
• 70. استنتاج علی در محیط‌های پویا و در حال تغییر
• 71. مدل‌های علی تطبیقی (Adaptive Causal Models)
• 72. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای استنتاج علی
• 73. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های علی
• 74. استنتاج علی در داده‌های چند وجهی (Multi-modal Data)
• 75. ادغام داده‌های متنی، تصویری و صوتی در مدل‌های علی
• 76. چالش‌های پردازش داده‌های چند وجهی در استنتاج علی
• 77. استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge) در استنتاج علی
• 78. ترکیب دانش با داده‌ها در مدل‌های علی
• 79. روش‌های استخراج دانش دامنه و کاربرد آن
• 80. ارزیابی مدل‌های استنتاج علی: معیارها و روش‌ها
• 81. اعتبارسنجی مدل‌های علی با استفاده از داده‌های جدید
• 82. بررسی صحت و دقت نتایج استنتاج علی
• 83. مقایسه مدل‌های مختلف استنتاج علی
• 84. استنتاج علی counterfactual (ضدواقع) و کاربردهای آن
• 85. بررسی سناریوهای جایگزین با استفاده از مدل‌های علی
• 86. تصمیم‌گیری بر اساس استنتاج counterfactual
• 87. کاربرد استنتاج counterfactual در سیاست‌گذاری
• 88. مقدمه‌ای بر نظریه مداخلات (Intervention Theory)
• 89. انواع مداخلات: سخت و نرم
• 90. تخمین اثرات مداخلات با استفاده از جودو کالکولوس
• 91. استنتاج علی در شبکه‌های اجتماعی
• 92. تحلیل تاثیرات شبکه‌ای بر رفتار افراد
• 93. شناسایی رهبران فکری (Influencers) در شبکه‌های اجتماعی
• 94. مدل‌سازی انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 95. پیشرفت‌های اخیر در جودو کالکولوس
• 96. کاربردهای جدید جودو کالکولوس در داده‌های پیچیده
• 97. چالش‌های پیش روی استنتاج علی و راه‌حل‌های پیشنهادی
• 98. آینده استنتاج علی: روندهای نوظهور و تحقیقات آتی
• 99. جمع‌بندی و مرور مطالب دوره
• 100. منابع و مراجع تکمیلی برای استنتاج علی