فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پویا با الگوریتم NEAT و شبکه‌های CPPN

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پویا با الگوریتم NEAT و شبکه‌های CPPN

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های تکاملی و بهینه‌سازی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه الگوریتم‌های تکاملی
• 2. تاریخچه و مفاهیم پایه در محاسبات تکاملی
• 3. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. چالش‌های یادگیری ساختار در مقابل یادگیری وزن‌ها
• 5. مبانی الگوریتم‌های ژنتیک و عملگرهای انتخاب و جهش
• 6. معرفی الگوریتم NEAT و اهداف آن در تکامل توپولوژی
• 7. مفهوم کدگذاری ژنتیکی در شبکه‌های عصبی
• 8. مدیریت نوآوری‌ها و شناسه‌های تاریخی در NEAT
• 9. سازوکار انشعاب و افزایش پیچیدگی شبکه
• 10. الگوریتم‌های تطبیق و محاسبه فاصله ژنتیکی بین شبکه‌ها
• 11. گونه‌بندی و حفظ تنوع در جمعیت‌های تکاملی
• 12. نحوه اختصاص سهمیه به گونه‌ها و انتخاب والدین
• 13. مراحل پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم NEAT
• 14. تحلیل نقش جهش‌های ساختاری در بهینه‌سازی شبکه
• 15. مفاهیم پایه شبکه‌های تولیدکننده الگو یا CPPN
• 16. تفاوت ساختاری میان شبکه‌های عصبی استاندارد و CPPN
• 17. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های CPPN و تاثیر آن‌ها بر خروجی
• 18. تکامل طرح‌ها و الگوهای هندسی با استفاده از CPPN
• 19. ارتباط میان تقارن‌های طبیعی و ساختار شبکه CPPN
• 20. تلفیق الگوریتم NEAT با شبکه‌های CPPN
• 21. مبانی و الگوریتم HyperNEAT در مقیاس‌پذیری شبکه‌ها
• 22. بهره‌گیری از هندسه برای تعیین وزن‌های اتصال در شبکه‌های بزرگ
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل هوشمند با استفاده از NEAT
• 24. کاربردهای الگوریتم‌های تکاملی در شبیه‌سازی‌های حرکتی
• 25. بهینه‌سازی رفتارهای عامل‌های هوشمند در محیط‌های پویا
• 26. ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی تکامل‌یافته
• 27. روش‌های مدیریت پیچیدگی در شبکه‌های عصبی پویا
• 28. مقایسه روش‌های یادگیری تقویتی با الگوریتم‌های تکاملی
• 29. بررسی پایداری و همگرایی در الگوریتم‌های عصبی تکاملی
• 30. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌های تکاملی
• 31. پیاده‌سازی توابع برازش در مسائل بهینه‌سازی
• 32. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای پیاده‌سازی NEAT
• 33. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در الگوریتم‌های تکاملی
• 34. مستندسازی و تحلیل نتایج تکامل در محیط‌های آزمایشگاهی
• 35. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی الگوریتم‌ها
• 36. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در تکامل توپولوژی
• 37. تکنیک‌های موازی‌سازی در الگوریتم‌های جمعیت‌محور
• 38. تطبیق پارامترهای الگوریتم برای مسائل خاص
• 39. مطالعه موردی طراحی سیستم‌های تصمیم‌ساز خودکار
• 40. گام‌های نهایی در استقرار و به‌کارگیری مدل‌های عصبی پویا