دوره مبانی مهندسی دانش: طراحی ماشین‌های استدلال‌گر و مدل‌سازی منطقی در هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی مهندسی دانش: طراحی ماشین‌های استدلال‌گر و مدل‌سازی منطقی در هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بازنمایی دانش و استدلال منطقی در سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت‌های بازنمایی دانش در سامانه‌های هوشمند
• 2. تاریخچه و سیر تحول منطق در هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه در منطق گزاره‌ای و کاربرد آن در رایانه
• 4. ساختار نحوی و قواعد استنتاج در منطق گزاره‌ای
• 5. محدودیت‌های منطق گزاره‌ای در مدل‌سازی جهان واقعی
• 6. مبانی منطق مرتبه اول و تحلیل مولفه‌های آن
• 7. سورهای عمومی و وجودی در بازنمایی دانش
• 8. مدل‌سازی اشیاء و روابط در منطق مرتبه اول
• 9. تفاوت‌های معنایی و نحوی در زبان‌های منطقی
• 10. روش‌های تبدیل جملات به فرم نرمال عطفی
• 11. الگوریتم‌های اثبات قضیه و استنتاج خودکار
• 12. استراتژی‌های جستجو در فضای حالت‌های منطقی
• 13. مفهوم وضوح و ابهام در استدلال‌های هوشمند
• 14. قواعد استنتاج رزولوشن در منطق مرتبه اول
• 15. یکپارچه‌سازی دانش با استفاده از جداول حقیقت
• 16. مدل‌سازی دانش مبتنی بر فریم‌ها
• 17. شبکه‌های معنایی و بازنمایی سلسله‌مراتبی مفاهیم
• 18. هستی‌شناسی‌ها در مهندسی دانش مدرن
• 19. زبان‌های توصیف منطق و اهمیت آن‌ها در وب معنایی
• 20. استدلال مبتنی بر قوانین در سامانه‌های خبره
• 21. تکنیک‌های تطبیق الگو در سامانه‌های مبتنی بر دانش
• 22. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌سازی منطقی
• 23. مبانی منطق فازی و کاربرد آن در تصمیم‌گیری
• 24. استدلال استقرایی در مقابل استدلال قیاسی
• 25. روش‌های بازنمایی دانش بر پایه گراف‌های دانش
• 26. تحلیل پیچیدگی محاسباتی در الگوریتم‌های استنتاج
• 27. بهینه‌سازی پایگاه‌های دانش برای سرعت پاسخ‌دهی
• 28. روش‌های بررسی سازگاری و عدم تناقض در دانش
• 29. طراحی سیستم‌های استدلال‌گر با استفاده از پرولوگ
• 30. پیاده‌سازی موتورهای استنتاجی مبتنی بر قوانین
• 31. ارزیابی عملکرد سامانه‌های استدلال منطقی
• 32. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مهندسی دانش
• 33. استدلال زمانی و مدل‌سازی تغییرات در جهان
• 34. منطق‌های توصیفی و کاربرد در سیستم‌های هوشمند
• 35. آینده بازنمایی دانش در عصر یادگیری عمیق
• 36. تلفیق رویکردهای نمادین و پیوندگرایی در هوش مصنوعی
• 37. اخلاق در طراحی ماشین‌های استدلال‌گر
• 38. کاربردهای عملی مهندسی دانش در صنعت و مدیریت
• 39. پروژه‌های عملی در طراحی مدل‌های منطقی دانش