دوره برنامه‌نویسی منطقی برای تحلیل و پیش‌بینی رفتار کاربر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی منطقی برای تحلیل و پیش‌بینی رفتار کاربر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: مدل‌سازی رفتاری و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی منطقی
• 2. مفاهیم پایه منطق ریاضی
• 3. نمادگذاری منطقی گزاره‌ها
• 4. قواعد استنتاج در منطق
• 5. مقدمه‌ای بر زبان پرولوگ
• 6. ساختار و دستور زبان پرولوگ
• 7. متغیرها و داده‌ها در پرولوگ
• 8. قواعد و حقایق در پرولوگ
• 9. پرسش و پاسخ در پرولوگ
• 10. لیست‌ها و کار با لیست‌ها در پرولوگ
• 11. بازگشت و تکرار در پرولوگ
• 12. ورودی و خروجی در پرولوگ
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی رفتاری
• 14. رفتار کاربر و داده‌های رفتاری
• 15. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های رفتاری
• 16. نمایش داده‌های رفتاری
• 17. انتخاب ویژگی‌های مهم در تحلیل رفتار
• 18. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 19. یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 20. درخت تصمیم و کاربرد آن در پیش‌بینی رفتار
• 21. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در تحلیل رفتار
• 22. خوشه‌بندی و شناسایی الگوهای رفتاری
• 23. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی رفتار
• 24. برنامه‌نویسی منطقی برای مدل‌سازی رفتار کاربر
• 25. استفاده از پرولوگ برای نمایش قواعد رفتاری
• 26. استنتاج قواعد رفتاری از داده‌ها
• 27. پیش‌بینی رفتار کاربر با استفاده از پرولوگ
• 28. مدل‌سازی ترجیحات کاربر با پرولوگ
• 29. مدل‌سازی سفارشی‌سازی با پرولوگ
• 30. تحلیل سبد خرید با استفاده از پرولوگ
• 31. پیش‌بینی رتبه بندی محصولات با پرولوگ
• 32. مدل‌سازی توالی‌های رفتاری کاربر
• 33. تحلیل رفتار در وب‌سایت‌ها
• 34. تحلیل رفتار در شبکه‌های اجتماعی
• 35. تحلیل رفتار در سیستم‌های توصیه‌گر
• 36. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با برنامه‌نویسی منطقی
• 37. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 38. روش‌های فیلترینگ مشارکتی
• 39. روش‌های مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
• 40. روش‌های هیبریدی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 43. استخراج ویژگی‌های متنی برای تحلیل احساسات
• 44. استفاده از پرولوگ برای تحلیل احساسات
• 45. تشخیص نظرات مثبت، منفی و خنثی
• 46. مدل‌سازی احساسات کاربر در پرولوگ
• 47. تحلیل رفتار کاربر در زمان واقعی
• 48. پیش‌بینی رفتار کاربر در آینده
• 49. مدیریت ریسک و تقلب با استفاده از مدل‌سازی رفتاری
• 50. کاربرد مدل‌سازی رفتاری در امنیت سایبری
• 51. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 52. الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 53. استفاده از پرولوگ در داده‌کاوی
• 54. مدل‌سازی دانش از داده‌های رفتاری
• 55. مقدمه‌ای بر هوش تجاری
• 56. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) و کاربردهای آن
• 57. مفاهیم و ابزارهای داده‌کاوی
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 59. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌سازی رفتار
• 60. مفاهیم اخلاقی در تحلیل رفتار کاربر
• 61. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 62. مسائل حقوقی در تحلیل رفتار کاربر
• 63. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 64. استفاده از NLP در تحلیل رفتار کاربر
• 65. ابزارهای پردازش زبان طبیعی در پرولوگ
• 66. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های پرولوگ
• 67. تکنیک‌های دیباگینگ در پرولوگ
• 68. معماری نرم‌افزار برای سیستم‌های تحلیل رفتار
• 69. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل رفتار کاربر با پرولوگ
• 70. مطالعه موردی: پیش‌بینی ترک مشتری
• 71. مطالعه موردی: تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 72. مطالعه موردی: بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
• 73. آینده برنامه‌نویسی منطقی در تحلیل رفتار