کتاب هوش مصنوعی و همدلی 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 هوش مصنوعی و همدلی

موضوع کلی: اخلاق در علوم نوین و فناوری

موضوع میانی: احساسات در ربات ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و کاربردهای آن
  • 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده: مفاهیم و روش‌ها
  • 5. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 6. یادگیری تقویتی: اصول و کاربردها
  • 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
  • 8. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان طبیعی
  • 10. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمه‌ای و کاربردها
  • 11. تحلیل احساسات با استفاده از هوش مصنوعی
  • 12. مدل‌سازی زبان و تولید متن
  • 13. تشخیص گفتار و تبدیل گفتار به متن
  • 14. بینایی ماشین و تشخیص اشیاء
  • 15. مفاهیم پایه همدلی و هوش هیجانی
  • 16. همدلی در تعاملات انسانی
  • 17. نقش همدلی در ارتباطات موثر
  • 18. همدلی و هوش مصنوعی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 19. طراحی رابط‌های کاربری همدلانه
  • 20. هوش مصنوعی همدلانه در خدمات مشتری
  • 21. تشخیص و پاسخ به احساسات کاربران
  • 22. تحلیل رفتار کاربر با استفاده از هوش مصنوعی
  • 23. مدل‌سازی شخصیت و ترجیحات کاربران
  • 24. توصیه‌گرهای همدلانه: ارائه محتوای شخصی‌سازی شده
  • 25. ربات‌های گفتگو (Chatbots) همدلانه
  • 26. هوش مصنوعی و سلامت روان: تشخیص و پشتیبانی
  • 27. هوش مصنوعی در آموزش: یادگیری شخصی‌سازی شده
  • 28. هوش مصنوعی و هنر: خلق آثار هنری همدلانه
  • 29. هوش مصنوعی و موسیقی: تولید موسیقی متناسب با احساسات
  • 30. اخلاق در هوش مصنوعی همدلانه
  • 31. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی همدلانه
  • 32. مسائل مربوط به سوگیری الگوریتمی
  • 33. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی همدلانه
  • 34. مبانی آمار و احتمالات برای هوش مصنوعی
  • 35. جبر خطی در یادگیری ماشین
  • 36. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی
  • 37. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
  • 38. کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas، Scikit-learn
  • 39. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و Keras
  • 40. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 41. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 42. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 44. یادگیری خود نظارتی
  • 45. یادگیری چندوجهی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.