دوره مبانی نظری و کاربردی GFlowNets: به سوی هوش مصنوعی با قابلیت تفکر و استنتاج منطقی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی نظری و کاربردی GFlowNets: به سوی هوش مصنوعی با قابلیت تفکر و استنتاج منطقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: معماری‌های نوین شبکه عصبی و استدلال ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت گذار از یادگیری سیستم ۱ به سیستم ۲ در هوش مصنوعی
• 2. محدودیت‌های مدل‌های زبانی فعلی در استدلال منطقی و برنامه‌ریزی
• 3. معرفی ساختار کلی و فلسفه طراحی شبکه‌های جریان مولد GFlowNets
• 4. تفاوت‌های بنیادین یادگیری تقویت‌شده و استنتاج در GFlowNets
• 5. مفهوم فضای حالت و گراف‌های انتقال در مدل‌سازی مسائل پیچیده
• 6. توزیع احتمال روی اشیاء ترکیبی و ساختارهای گسسته
• 7. معادلات تعادل جریان و نقش آن‌ها در آموزش مدل
• 8. تخمین‌گرهای جریان و بهینه‌سازی توابع هدف در GFlowNets
• 9. نقش سوگیری‌های استقرایی در یادگیری بازنمایی‌های انتزاعی
• 10. مکانیسم‌های اکتشاف در فضاهای جستجوی وسیع و چندوجهی
• 11. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر انرژی و پیوند آن با GFlowNets
• 12. استفاده از مدل‌های احتمالی برای حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی
• 13. بازنمایی دانش در قالب گراف‌های علی و استنتاج منطقی
• 14. تکنیک‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده در فضای پنهان
• 15. ارتباط میان یادگیری سیستم ۲ و کاهش خطاهای استدلالی
• 16. پیاده‌سازی توابع پاداش در محیط‌های پویا و مسئله‌محور
• 17. تکنیک‌های تقریب تابع در شبکه‌های عصبی برای تخمین جریان
• 18. تحلیل پایداری و همگرایی در فرآیندهای یادگیری GFlowNets
• 19. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 20. کاربرد GFlowNets در طراحی مولکول‌های دارویی و علوم زیستی
• 21. بهینه‌سازی ساختارهای شیمیایی با استفاده از استدلال مولد
• 22. تطبیق GFlowNets با معماری‌های ترنسفورمر برای افزایش توان استنتاج
• 23. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل در وظایف پیچیده منطقی
• 24. چالش‌های محاسباتی در پیاده‌سازی مدل‌های جریان مولد
• 25. استراتژی‌های آموزش چندمرحله‌ای برای ارتقای تفکر ماشینی
• 26. تلفیق دانش پیشین و یادگیری فعال در بهبود دقت استنتاج
• 27. ساختارهای داده‌ای بهینه برای مدیریت گراف‌های انتقال
• 28. مقایسه GFlowNets با روش‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
• 29. نقش حافظه کاری و مدیریت حالات در شبیه‌سازی سیستم ۲
• 30. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در مسیر دستیابی به هوش عمومی و تفکر ساختاریافته