کتاب هوش مصنوعی و تشخیص احساسات فراگیران در واقعیت مجازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و تشخیص احساسات فراگیران در واقعیت مجازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و استراتژی کسب‌وکار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و کاربرد در حوزه واقعیت مجازی در آموزش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و استراتژی کسب‌وکار
• 2. هوش مصنوعی در آموزش
• 3. واقعیت مجازی: تعریف و سخت‌افزار
• 4. استفاده از واقعیت مجازی در آموزش: مزایا و چالش‌ها
• 5. چرا تشخیص احساسات در یادگیری مهم است؟
• 6. معرفی محاسبات عاطفی (Affective Computing)
• 7. اساس‌های تشخیص 표정 چهره
• 8. تحلیل احساسات از صصوت و گفتار
• 9. سیگنال‌های فزیولوژیک: EDA، ضربان قلب، EEG
• 10. تشخیص احساسات چندModal
• 11. روش‌های جمع‌آوری داده‌ها در محیط‌های واقعیت مجازی
• 12. مقالات اخلاقی و حریم خصوصی در هوش مصنوعی عاطفي
• 13. عدالت و تحيزات در هوش مصنوعی احساسات
• 14. مقدمه به یادگیری عمیق برای تشخیص احساسات
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تشخیص 표정 چهره
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل temporal احساسات
• 17. مدل‌های مبتنی بر Transformer برای احساسات چندModal
• 18. پیش‌پردازش داده‌های افاتار در واقعیت مجازی
• 19. همگام‌سازی لاگ‌های VR با جریان‌های سنسور
• 20. خطوط لایو تشخیص احساسات در زمان واقعی
• 21. محاسبه حفره برای احساس کم‌تأخیر
• 22. تحلیل ابری داده‌های عاطفي
• 23. ساخت سناریوهای آموزش VR تحت تأثیر احساسات
• 24. یادگیری انطباقی بر اساس احساسات شناسایی‌شده
• 25. مکانیзم‌های بازخورد شخصی‌سازی
• 26. بازی‌سازی و واقعیت مجازی عاطفي
• 27. ارزیابی نتایج یادگیری با استفاده از داده‌های احساسات
• 28. اعتبارسنجی مدل‌های تشخیص احساسات در VR
• 29. ملاحظات跨فرهنگی در نمایش احساسات
• 30. مدیریت حجب و تنوع افاتارها
• 31. تولید داده‌های sintetیک برای آموزش مدل‌های عاطفي
• 32. یادگیری انتقال از دatasets 2D به VR عاطفي
• 33. AI قابل توضیح برای مداخله عاطفي
• 34. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت یادگیری (LMS)
• 35. طراحی API برای خدمات تشخیص احساسات
• 36. ملاحظات امنیتی برای داده‌های عاطفي
• 37. قوانین تعاملی (GDPR، FERPA)
• 38. تحلیل هزینه-منفعت affective VR در آموزش
• 39. طراحی و اجرای مطالعه پیش‌پیوست
• 40. تحلیل آماری داده‌های عاطفي یادگیری
• 41. گزارش و نمایشگرایی روندهای احساسات
• 42. مطالعهٔ مورد: یادگیری زبان در VR با تشخیص احساسات
• 43. مطالعهٔ مورد: آزمایشگاه‌های STEM و نظارت بر احساسات
• 44. مطالعهٔ مورد: مهارت‌های نرم (سخنرانی عمومی) با VR عاطفي
• 45. مطالعهٔ مورد: آموزش نیازهای خاص و VR عاطفي
• 46. روندهای آینده: neurofeedback و VR
• 47. سنسورهای نوین: EEG پوشیدنی، fNIRS در VR
• 48. پاسخ‌های هپتیک و تعديل احساسات
• 49. حضور اجتماعی و همکاری VR عاطفي
• 50. محیط‌های VR چندنفره و غuruh احساسات
• 51. ساختار داستان مبتنی بر AI بر اساس احساسات یادگیرنده
• 52. ابزارهای’auteur’ برای دروس VR عاطفي
• 53. پلتفرم‌های No-code/Low-code برای VR عاطفي
• 54. یکپارچه‌سازی با معلمان هوشیعی و ربات‌های گفتگو
• 55. یادگیری پیوسته: به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 56. تشخیص دрейفت مدل در سیستم‌های عاطفي
• 57. A/B testing مداخلات عاطفي
• 58. مقیاس‌بندی استقرار affective VR
• 59. نیازهای زیرساخت (GPU، ذخیره‌سازی)
• 60. ملاحظات مصرف انرژی
• 61. دسترسی‌پذیری: VR عاطفي برای'apprenti'های معوق
• 62. پشتیبانی زبانی و بومی‌سازی مدل‌های احساسات
• 63. ابزارهای 오픈‌سورس و فریم‌ورک‌های VR عاطفي
• 64. SDKs و APIs تجاری: مقایسه
• 65. ساخت پروژه-portfolio: درس VR عاطفي
• 66. برنامه‌ریزی پروژه کپستن
• 67. اجرای پروژه کپستن
• 68. ارزیابی و ارائه پروژه کپستن
• 69. مسیرهای شغلی: متخصص محاسبات عاطفي AI
• 70. جهت‌های تحقیق و مشکلات باز
• 71. کارگاه: برچسب‌گذاری داده‌های عاطفي VR
• 72. کارگاه: ساخت کلاسificador احساسات ساده
• 73. کارگاه: ادغام داده‌های احساسات در Unity VR
• 74. کارگاه: استقرار مدل به عنوان سرویس REST
• 75. بازبینی نهایی و نقشه راه یادگیری آینده