کتاب مبانی مهندسی دانش: طراحی ماشین‌های استدلال‌گر و مدل‌سازی منطقی در هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی مهندسی دانش: طراحی ماشین‌های استدلال‌گر و مدل‌سازی منطقی در هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بازنمایی دانش و استدلال منطقی در سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های بازنمایی دانش در سامانه‌های هوشمند
  • 2. تاریخچه و سیر تحول منطق در هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم پایه در منطق گزاره‌ای و کاربرد آن در رایانه
  • 4. ساختار نحوی و قواعد استنتاج در منطق گزاره‌ای
  • 5. محدودیت‌های منطق گزاره‌ای در مدل‌سازی جهان واقعی
  • 6. مبانی منطق مرتبه اول و تحلیل مولفه‌های آن
  • 7. سورهای عمومی و وجودی در بازنمایی دانش
  • 8. مدل‌سازی اشیاء و روابط در منطق مرتبه اول
  • 9. تفاوت‌های معنایی و نحوی در زبان‌های منطقی
  • 10. روش‌های تبدیل جملات به فرم نرمال عطفی
  • 11. الگوریتم‌های اثبات قضیه و استنتاج خودکار
  • 12. استراتژی‌های جستجو در فضای حالت‌های منطقی
  • 13. مفهوم وضوح و ابهام در استدلال‌های هوشمند
  • 14. قواعد استنتاج رزولوشن در منطق مرتبه اول
  • 15. یکپارچه‌سازی دانش با استفاده از جداول حقیقت
  • 16. مدل‌سازی دانش مبتنی بر فریم‌ها
  • 17. شبکه‌های معنایی و بازنمایی سلسله‌مراتبی مفاهیم
  • 18. هستی‌شناسی‌ها در مهندسی دانش مدرن
  • 19. زبان‌های توصیف منطق و اهمیت آن‌ها در وب معنایی
  • 20. استدلال مبتنی بر قوانین در سامانه‌های خبره
  • 21. تکنیک‌های تطبیق الگو در سامانه‌های مبتنی بر دانش
  • 22. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌سازی منطقی
  • 23. مبانی منطق فازی و کاربرد آن در تصمیم‌گیری
  • 24. استدلال استقرایی در مقابل استدلال قیاسی
  • 25. روش‌های بازنمایی دانش بر پایه گراف‌های دانش
  • 26. تحلیل پیچیدگی محاسباتی در الگوریتم‌های استنتاج
  • 27. بهینه‌سازی پایگاه‌های دانش برای سرعت پاسخ‌دهی
  • 28. روش‌های بررسی سازگاری و عدم تناقض در دانش
  • 29. طراحی سیستم‌های استدلال‌گر با استفاده از پرولوگ
  • 30. پیاده‌سازی موتورهای استنتاجی مبتنی بر قوانین
  • 31. ارزیابی عملکرد سامانه‌های استدلال منطقی
  • 32. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مهندسی دانش
  • 33. استدلال زمانی و مدل‌سازی تغییرات در جهان
  • 34. منطق‌های توصیفی و کاربرد در سیستم‌های هوشمند
  • 35. آینده بازنمایی دانش در عصر یادگیری عمیق
  • 36. تلفیق رویکردهای نمادین و پیوندگرایی در هوش مصنوعی
  • 37. اخلاق در طراحی ماشین‌های استدلال‌گر
  • 38. کاربردهای عملی مهندسی دانش در صنعت و مدیریت
  • 39. پروژه‌های عملی در طراحی مدل‌های منطقی دانش
تگ‌ها: Knowledge Representation استدلال منطقی بازنمایی دانش سیستم‌های هوشمند ماشین‌های استدلال‌گر مدل‌سازی دانش منطق در هوش مصنوعی مهندسی دانش هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.