دوره پیاده‌سیستم توصیه‌گر معکوس برای شناسایی محتوای مغرضانه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سیستم توصیه‌گر معکوس برای شناسایی محتوای مغرضانه

موضوع کلی: برنامه‌نویسی تابعی

موضوع میانی: History of AI for Propaganda Detection Development Sector

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی تابعی و کاربرد آن در سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. مفهوم توصیه‌گر معکوس و تفاوت آن با توصیه‌گر مرسوم
• 3. مرور تاریخی شناسایی تبلیغات با هوش مصنوعی
• 4. سیر تحول داده‌ها و روش‌های تشخیص محتوای مغرضانه
• 5. معماری کلی سیستم توصیه‌گر معکوس
• 6. اصول کار با داده‌های متنی ناهمگون
• 7. پیش‌پردازش متن با رویکرد تابعی
• 8. توابع خالص برای پاک‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 9. مفهوم ناوردایی و مدیریت حالت در پایپلاین تابعی
• 10. ترکیب توابع برای استخراج ویژگی‌های محتوا
• 11. شاخص‌های زبانی مغایرت و سوگیری
• 12. تشخیص قطبی‌بودن و بار عاطفی متن
• 13. شناسایی اهداف تبلیغاتی و اقناع پنهان
• 14. بازنمایی توزیعی جملات (Embeddings) در پایپلاین تابعی
• 15. کاهش ابعاد بردارهای متنی با توابع مرتبه‌بالا
• 16. طراحی تابع امتیازدهی به قطبیت محتوا
• 17. مفهوم «پیشنهاد معکوس» در تشخیص محتوای مغرضانه
• 18. تبدیل امتیاز محتوا به بردار کاربر در توصیه‌گر معکوس
• 19. یادگیری ترجیحات کاربر برای تشخیص محتوای نامطلوب
• 20. روش‌های بدون ناظر برای خوشه‌بندی محتوای مغرضانه
• 21. روش‌های نظارت‌شده برای دسته‌بندی مغایرت
• 22. داده‌های برچسب‌دار تاریخی و نقش آن‌ها در آموزش مدل
• 23. مجموعه‌داده‌های مرجع در تشخیص تبلیغات و اخبار جعلی
• 24. خط لوله تابعی برای آموزش مدل
• 25. توابع درجه‌یک و تزریق وابستگی در ماژول تشخیص
• 26. ترکیب توابع و مونادها برای مدیریت خطا در پردازش متن
• 27. Either و Option در مدیریت داده‌های گمشده متنی
• 28. جریان داده‌های مقاوم با Either و Try در اسکالا/جاوا
• 29. ترنسدیوسرها و پایپلاین‌های تابعی در کلان‌داده
• 30. استفاده از Stream/Sequence برای پردازش جریانی محتوا
• 31. معماری Command و Query در سیستم پیشنهاد معکوس
• 32. پیاده‌سازی REST API تابعی برای سرویس تشخیص
• 33. استفاده از JSON و رمزگشایی تابعی در سرویس
• 34. اعتبارسنجی ورودی با types و typeclasses
• 35. مدیریت پیکربندی سامانه به‌صورت تابعی
• 36. تست واحد برای توابع تشخیص مغایرت
• 37. تست ویژگی و تست اموال (Property-based testing)
• 38. معیارهای ارزیابی دقت، فراخوانی و F1 در تشخیص مغایرت
• 39. ماتریس درهم‌ریختگی و تفسیر خطاها
• 40. منحنی ROC و PR در ارزیابی مدل
• 41. تشخیص مغایرت در سطح جمله و سند
• 42. ترکیب سیگنال‌های چندگانه با جبر تابعی
• 43. قواعد انعطاف‌پذیر و موتور قواعد تابعی
• 44. یادگیری قواعد قابل تفسیر برای شناسایی پروپاگاندا
• 45. مدل‌های زبانی بزرگ و فراخوانی تابعی برای تشخیص مغایرت
• 46. مهندسی پرامپت تابعی برای شناسایی سوگیری
• 47. حافظه و وضعیت در برنامه‌های تابعی کاربردی
• 48. مدیریت وابستگی‌های خارجی به‌صورت تابعی
• 49. نسخه‌بندی مدل و پایپلاین بازتولیدپذیر
• 50. خطاهای شناختی و الگوهای مغایرت در متن
• 51. تشخیص مغایرت در خبر، عنوان و بدنه
• 52. تحلیل استنادها و نقل‌قول‌ها در محتوای مغرضانه
• 53. شناسایی احساسات القایی و زبان تحریکی
• 54. تشخیص یک‌طرفه‌گی و عدم توازن منابع
• 55. پایش تغییرات توزیع داده و مغایرت در طول زمان
• 56. یادگیری آنلاین تابعی برای سازگاری با الگوهای جدید
• 57. مقیاس‌پذیری افقی سرویس تشخیص مغایرت
• 58. کش تابعی و بهینه‌سازی محاسبات تکراری
• 59. مموری‌سازی خالص برای سرعت بخشیدن به استنتاج
• 60. اجرای ناهمزمان و موازی در پردازش تابعی
• 61. مدیریت بازگشت و بازگشت دم در الگوریتم‌های تکراری
• 62. ساخت DSL برای توصیف قوانین تشخیص مغایرت
• 63. اینترپرتی و کامپایل قوانین تابعی
• 64. یکپارچه‌سازی کتابخانه‌های تابعی در پایتون (Toolz/cytoolz)
• 65. استفاده از کتابخانه‌های تابعی در جاوااسکریپت (Ramda/lodash/fp)
• 66. پیاده‌سازی نمونه با زبان تابعی (هاسکل/المل/اسکالا)
• 67. استقرار مدل با توابع بدون سرور
• 68. CI/CD برای پایپلاین تشخیص محتوای مغرضانه
• 69. امنیت و مقاوم‌سازی سامانه در برابر حملات متخاصم
• 70. تشخیص محتوای تولیدشده توسط مدل‌های زبانی
• 71. اخلاق و شفافیت در سیستم توصیه‌گر معکوس
• 72. کاهش تبعیض و سوگیری الگوریتمی در تشخیص مغایرت
• 73. تفسیرپذیری مدل و توضیح‌پذیری پیش‌بینی‌ها
• 74. گزارش‌دهی و داشبورد پایش محتوای مغرضانه
• 75. مطالعه موردی: پیاده‌سازی کامل برای خبر فارسی
• 76. مطالعه موردی: تشخیص تبلیغات پنهان در شبکه‌های اجتماعی
• 77. ارزیابی نهایی و توسعه نقشه راه تکمیلی