دوره هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) با رویکرد نمادین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) با رویکرد نمادین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سیستم‌های دانش‌بنیان

موضوع میانی: Neuro-Symbolic AI

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. معرفی هوش مصنوعی قابل توضیح
• 3. اهمیت و ضرورت هوش مصنوعی قابل توضیح
• 4. رویکردهای سنتی در هوش مصنوعی
• 5. مفهوم نمادگرایی در هوش مصنوعی
• 6. نمادها و نمایش دانش
• 7. استدلال خودکار با استفاده از نمادها
• 8. سیستم‌های خبره و کاربردهای آن‌ها
• 9. مبانی منطق ریاضی و گزاره‌ها
• 10. منطق مرتبه اول و کاربرد آن در XAI
• 11. استنتاج منطقی و الگوریتم‌های آن
• 12. نمایش دانش با استفاده از شبکه‌های معنایی
• 13. استفاده از هستی‌شناسی‌ها در هوش مصنوعی
• 14. مفاهیم کلیدی در هستی‌شناسی‌ها
• 15. ساخت و ویرایش هستی‌شناسی‌ها
• 16. استفاده از OWL برای نمایش دانش
• 17. استدلال بر اساس هستی‌شناسی‌ها
• 18. تکنیک‌های استخراج دانش از داده‌ها
• 19. یادگیری ماشین نمادین
• 20. درخت‌های تصمیم و منطق شرطی
• 21. قواعد استنتاج و سیستم‌های مبتنی بر قاعده
• 22. بهینه‌سازی قواعد استنتاج
• 23. تفسیرپذیری درخت‌های تصمیم
• 24. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر قانون
• 25. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های نمادین
• 26. مقایسه رویکردهای نمادین و عددی
• 27. ترکیب رویکردهای نمادین و عددی
• 28. استفاده از XAI در تشخیص پزشکی
• 29. کاربرد XAI در تشخیص تقلب مالی
• 30. XAI در سیستم‌های توصیه گر
• 31. XAI در خودروهای خودران
• 32. تفسیرپذیری مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 33. تفسیرپذیری مدل‌های بینایی ماشین
• 34. تکنیک‌های بصری‌سازی دانش
• 35. توضیح‌دهی مبتنی بر نمونه
• 36. توضیح‌دهی مبتنی بر قاعده
• 37. توضیح‌دهی مبتنی بر ویژگی
• 38. اثرات XAI بر اعتماد کاربران
• 39. چالش‌های پیاده‌سازی XAI
• 40. ارزیابی کیفیت توضیحات XAI
• 41. ملاحظات اخلاقی در XAI
• 42. حریم خصوصی و XAI
• 43. امنیت و XAI
• 44. آینده هوش مصنوعی قابل توضیح
• 45. کاربردهای نوظهور XAI