فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی یادگیری ماشین؛ از الگوریتم‌های داده‌محور تا اثبات قضایای منطقی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین؛ از الگوریتم‌های داده‌محور تا اثبات قضایای منطقی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و استدلال منطقی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری ماشین
• 2. نقش داده‌ها در فرآیندهای یادگیری رایانه‌ای
• 3. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و کاربردهای آن
• 4. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌نشده
• 5. آشنایی با فضای ویژگی‌ها و ابعاد داده‌ها
• 6. توابع هزینه و نقش آن‌ها در بهینه‌سازی مدل
• 7. الگوریتم نزول گرادیان و تحلیل همگرایی
• 8. تخمین پارامترها و روش‌های بیشینه درست‌نمایی
• 9. آشنایی با مدل‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
• 10. درخت‌های تصمیم و الگوریتم‌های تقسیم‌بندی داده‌ها
• 11. روش‌های مبتنی بر فاصله و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه جداسازی
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدل نورون‌های پایه
• 14. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در مدل‌سازی غیرخطی
• 15. الگوریتم پس‌انتشار خطا و آموزش شبکه‌های عصبی
• 16. مفهوم بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی مدل
• 17. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای دقت و فراخوانی
• 18. یادگیری جمعی و روش‌های ترکیب مدل‌ها
• 19. مقدمه‌ای بر استدلال منطقی در سیستم‌های هوشمند
• 20. منطق گزاره‌ای و کاربرد آن در نمایش دانش
• 21. اصول استنتاج منطقی و قواعد استنتاج
• 22. روش‌های اثبات صوری در سیستم‌های مبتنی بر قاعده
• 23. تفاوت میان یادگیری آماری و استدلال استنتاجی
• 24. مدل‌سازی دانش با استفاده از منطق مرتبه اول
• 25. الگوریتم‌های جستجو در فضای حالت برای حل مسائل
• 26. نقش منطق در تایید درستی الگوریتم‌های یادگیری
• 27. تلفیق رویکردهای یادگیری داده‌محور و استدلال صوری
• 28. مفاهیم پایه در سیستم‌های خبره و پایگاه دانش
• 29. چالش‌های استدلال تحت عدم قطعیت
• 30. استفاده از احتمالات در استدلال منطقی
• 31. مقدمه‌ای بر اثبات خودکار قضایا
• 32. تکنیک‌های رزولوشن در اثبات منطقی
• 33. پیچیدگی محاسباتی در مسائل استنتاج و یادگیری
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی الگوریتم
• 35. بررسی محدودیت‌های مدل‌های یادگیری در استدلال انتزاعی
• 36. آینده هوش مصنوعی و تعامل میان یادگیری و منطق
• 37. پروژه‌های عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری
• 38. روش‌های بهینه‌سازی در مسائل منطقی پیچیده
• 39. تحلیل کاربردهای یادگیری ماشین در علوم مهندسی
• 40. ارائه و مستندسازی نتایج در پروژه‌های هوش مصنوعی