کتاب ساخت سیستم‌های خبره مبتنی بر فورث: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 ساخت سیستم‌های خبره مبتنی بر فورث: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: توسعه سیستم‌های خبره با زبان فورث

موضوع میانی: مبانی فورث و معماری سیستم‌های خبره

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر زبان فورث و ویژگی‌های منحصر به فرد آن
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه فورث
  • 3. معماری پشته‌محور و مدل اجرای فورث
  • 4. تعریف کلمات (Words) و دیکشنری در فورث
  • 5. انواع داده‌های پایه: اعداد، کاراکترها، رشته‌ها
  • 6. عملیات پشته: Push، Pop، Dup، Swap، Over، Rot
  • 7. ساختمان‌های کنترلی: If، Else، Then، Begin، Until، While، Repeat
  • 8. تعریف کلمات جدید با Colon Definition و Semicolon
  • 9. استفاده از متغیرها، ثابت‌ها و آرایه‌ها
  • 10. مدیریت حافظه: Allocate، Free، Heap، Dictionary Management
  • 11. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره و مهندسی دانش
  • 12. تمایز بین سیستم‌های خبره و برنامه‌های سنتی
  • 13. معماری کلی یک سیستم خبره: Knowledge Base، Inference Engine، User Interface
  • 14. نمایش دانش: قواعد تولیدی (Production Rules)، فریم‌ها، شبکه‌های معنایی
  • 15. زبان‌های نمایش دانش و انتخاب مناسب برای فورث
  • 16. طراحی Knowledge Base در فورث: ساختار داده‌های قانون (Rule Structures)
  • 17. پیاده‌سازی موتور استنتاج Forward Chaining در فورث
  • 18. پیاده‌سازی موتور استنتاج Backward Chaining در فورث
  • 19. استراتژی‌های حل تعارض: Conflict Resolution Strategies
  • 20. مدیریت عدم قطعیت: Fuzzy Logic، Certainty Factors در فورث
  • 21. تعامل با کاربر: طراحی CLI و ساده‌سازی ورودی/خروجی
  • 22. استفاده از فایل‌ها و پایگاه‌های داده برای ذخیره Knowledge Base
  • 23. ماژولار کردن کد: جدا کردن Shell، Knowledge Base، و Application Logic
  • 24. توسعه یک Shell خبره عمومی در فورث
  • 25. بارگذاری و ذخیره قواعد از فایل‌های متنی و باینری
  • 26. ابزارهای دیباگ و ردیابی اجرای قوانین (Trace، Watch)
  • 27. بهینه‌سازی عملکرد: Compile-time Optimization، Tail Recursion
  • 28. استفاده از کلمات فورث برای متافورهای دانش (Meta‑Knowledge)
  • 29. ادغام با کتابخانه‌های C/C++ از طریق Foreign Function Interface
  • 30. سازگاری متقاطع: پورت کردن Shell به پلتفرم‌های مختلف
  • 31. مطالعه موردی: سیستم تشخیص عیب سخت‌افزاری
  • 32. مطالعه موردی: سیستم مشاوره پزشکی ساده
  • 33. مطالعه موردی: سیستم کنترل فرآیند صنعتی
  • 34. تست واحد (Unit Testing) برای کلمات فورث و قوانین
  • 35. استفاده از ابزارهای CI/CD برای پروژه‌های فورث
  • 36. مستندسازی کد و Knowledge Base با فرمت‌های استاندارد
  • 37. امنیت و اعتبارسنجی داده‌های ورودی در سیستم خبره
  • 38. استفاده از پردازش موازی و Multi‑tasking در فورث (اگر پشتیبانی شود)
  • 39. پیاده‌سازی Explain Facility (توضیح چرا/چگونه)
  • 40. مدیریت نسخه‌های Knowledge Base و Rollback
  • 41. الگوهای طراحی رایج در سیستم‌های خبره مبتنی بر فورث
  • 42. مقایسه فورث با زبان‌های دیگر برای سیستم‌های خبره (Prolog، CLIPS، Python)
  • 43. استفاده از فورث در سیستم‌های نهفته (Embedded Expert Systems)
  • 44. استراتژی‌های استقرار (Deployment) در محیط‌های تولید
  • 45. پایش و لاگینگ در زمان اجرا
  • 46. توسعه API برای ارتباط با سایر سیستم‌ها (REST، MQTT)
  • 47. اعتبارسنجی و اعتبارسنجی مجدد Knowledge Base (Verification & Validation)
  • 48. استفاده از متاداده برای جستجوی سریع قوانین
  • 49. بهینه‌سازی حافظه در سیستم‌های با محدودیت سخت‌افزاری
  • 50. آموزش کاربران نهایی: مستندات، آموزش‌های ویدیویی، مثال‌ها
  • 51. مدیریت تغییرات و نگهداری طولانی‌مدت سیستم خبره
  • 52. روندهای جدید: ترکیب یادگیری ماشین با سیستم‌های خبره فورث
  • 53. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم خبره کامل از صفر تا استقرار
تگ‌ها: AI Deployment Expert Systems Forth Inference Engine Knowledge Base Knowledge Engineering Programming Rule Engine Shell Development برنامه‌نویسی سیستم‌های خبره فورث مهندسی دانش هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.