دوره مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن در حل مسائل مهندسی و تحلیل داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن در حل مسائل مهندسی و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 2. ساختار نورون بیولوژیک و مدل‌سازی ریاضی آن
• 3. معرفی پرسپترون ساده و محدودیت‌های آن
• 4. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 5. الگوریتم‌های یادگیری در پرسپترون
• 6. مسائل جدایی‌پذیر خطی و غیرخطی
• 7. مفهوم لایه‌های پنهان و معماری شبکه عصبی پیش‌خور
• 8. الگوریتم انتشار معکوس خطا
• 9. بهینه‌سازی توابع هزینه و روش گرادیان کاهشی
• 10. نرخ یادگیری و چالش‌های همگرایی در آموزش
• 11. مسئله بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی
• 12. تکنیک‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها
• 13. شبکه‌های عصبی عمیق و چالش‌های آموزش آن‌ها
• 14. توابع فعال‌ساز پیشرفته مانند ReLU و مشتقات آن
• 15. الگوریتم‌های بهینه‌ساز پیشرفته مانند آدم و مومنتوم
• 16. شبکه‌های عصبی پیچشی و پردازش تصویر
• 17. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های خودکار
• 18. لایه‌های ادغام و کاهش ابعاد در تصاویر
• 19. معماری‌های استاندارد در شبکه‌های عصبی پیچشی
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی و تحلیل داده‌های سری زمانی
• 21. حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت در شبکه‌های عصبی
• 22. شبکه‌های عصبی با واحد بازگشتی دریچه‌دار
• 23. مکانیزم‌های توجه و ترنسفورمرها در پردازش متن
• 24. رمزگذار و رمزگشا در شبکه‌های عصبی
• 25. یادگیری نظارت‌شده در مسائل رگرسیون
• 26. یادگیری نظارت‌شده در مسائل طبقه‌بندی
• 27. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
• 28. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با استفاده از هوش مصنوعی
• 29. تشخیص الگو در داده‌های حسگرهای صنعتی
• 30. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های پزشکی منطبق بر پروتکل‌های رسمی
• 31. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای مدل‌های عصبی
• 32. مدیریت داده‌های ناقص و نویزدار در پروژه‌های مهندسی
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای دقت و فراخوانی
• 34. استفاده از ابزارهای استاندارد برنامه‌نویسی برای پیاده‌سازی شبکه
• 35. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده از پایه
• 36. بررسی اثرات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 37. امنیت و تاب‌آوری مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات مخرب
• 38. آینده هوش مصنوعی در صنایع استراتژیک کشور
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک شبکه عصبی برای حل یک مسئله مهندسی واقعی