🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: برنامه نویسی منطقی پیشرفته با Prolog: ساخت سیستم‌های خبره و دانش بنیان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سیستم‌های خبره

موضوع میانی: برنامه نویسی منطقی و استنتاج دانش

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و سیستم‌های خبره
• 2. مبانی برنامه نویسی منطقی
• 3. تاریخچه برنامه نویسی منطقی
• 4. تفاوت برنامه نویسی منطقی با پارادایم‌های دیگر
• 5. کاربرد برنامه نویسی منطقی در هوش مصنوعی
• 6. معرفی زبان Prolog
• 7. مبانی نحو Prolog
• 8. فکت‌ها (Facts) در Prolog
• 9. قوانین (Rules) در Prolog
• 10. کوئری‌ها (Queries) در Prolog
• 11. متغیرها (Variables) در Prolog
• 12. کوانتیفایرها (Quantifiers)
• 13. ساختارهای داده در Prolog: لیست‌ها
• 14. ساختارهای داده در Prolog: اتم‌ها
• 15. ساختارهای داده در Prolog: اعداد
• 16. ساختارهای داده در Prolog: رشته‌ها
• 17. عملیات ریاضی در Prolog
• 18. توابع در Prolog
• 19. مقایسه (Unification) در Prolog
• 20. بک‌ترکینگ (Backtracking) در Prolog
• 21. قطع (Cut) در Prolog
• 22. شرط (Cut-fail) در Prolog
• 23. نفی (Negation as Failure) در Prolog
• 24. بازگشت (Recursion) در Prolog
• 25. برنامه‌نویسی بازگشتی روی لیست‌ها
• 26. الگوهای بازگشتی رایج
• 27. ترکیب لیست‌ها
• 28. فیلتر کردن لیست‌ها
• 29. جستجو در لیست‌ها
• 30. مرتب‌سازی لیست‌ها
• 31. کاربرد Prolog در پایگاه داده‌های منطقی
• 32. طراحی پایگاه داده‌های منطقی
• 33. پرس و جو از پایگاه داده‌های منطقی
• 34. مدیریت داده‌ها در Prolog
• 35. مفاهیم مهندسی دانش
• 36. مدل‌سازی دانش
• 37. انواع دانش
• 38. انواع سیستم‌های خبره
• 39. مراحل ساخت سیستم خبره
• 40. جمع آوری دانش
• 41. نمایش دانش
• 42. قواعد تصمیم‌گیری
• 43. قواعد تولید (Production Rules)
• 44. فریم‌ها (Frames)
• 45. شبکه‌های معنایی (Semantic Networks)
• 46. منطق فازی (Fuzzy Logic)
• 47. استنتاج در سیستم‌های خبره
• 48. انواع موتورهای استنتاج
• 49. استنتاج رو به جلو (Forward Chaining)
• 50. استنتاج رو به عقب (Backward Chaining)
• 51. ترکیب استنتاج رو به جلو و رو به عقب
• 52. مدیریت عدم قطعیت (Handling Uncertainty)
• 53. احتمالات و سیستم‌های خبره
• 54. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
• 55. کاربرد Prolog در پیاده‌سازی موتور استنتاج
• 56. پیاده‌سازی استنتاج رو به جلو در Prolog
• 57. پیاده‌سازی استنتاج رو به عقب در Prolog
• 58. مدل‌سازی دانش در Prolog: قواعد
• 59. مدل‌سازی دانش در Prolog: فکت‌ها
• 60. مدل‌سازی دانش در Prolog: ساختارهای داده
• 61. طراحی سیستم خبره مبتنی بر قواعد در Prolog
• 62. پیاده‌سازی موتور استنتاج برای سیستم خبره مبتنی بر قواعد
• 63. مثال: سیستم خبره تشخیص بیماری
• 64. مثال: سیستم خبره مشاوره تحصیلی
• 65. مثال: سیستم خبره تشخیص خطا در نرم‌افزار
• 66. سیستم‌های خبره قابل توضیح (Explainable Expert Systems)
• 67. مکانیسم توضیح در Prolog
• 68. پیاده‌سازی توضیح در سیستم خبره Prolog
• 69. یادگیری در سیستم‌های خبره
• 70. یادگیری ماشینی و سیستم‌های خبره
• 71. یادگیری مبتنی بر مثال
• 72. یادگیری مبتنی بر قاعده
• 73. الگوریتم‌های یادگیری در Prolog
• 74. مثال: یادگیری قواعد از داده‌ها
• 75. مثال: سیستم خبره یادگیرنده
• 76. مقدمه‌ای بر مهندسی دانش در عمل
• 77. ابزارها و تکنیک‌های مهندسی دانش
• 78. مدل‌سازی دامنه (Domain Modeling)
• 79. نمایش دانش در دامنه‌های مختلف
• 80. پایگاه‌های دانش (Knowledge Bases)
• 81. مدیریت پایگاه دانش
• 82. روش‌های اطمینان از صحت پایگاه دانش
• 83. ارزیابی سیستم‌های خبره
• 84. سناریوهای کاربردی سیستم‌های خبره
• 85. سیستم‌های خبره در پزشکی
• 86. سیستم‌های خبره در مالی
• 87. سیستم‌های خبره در مهندسی
• 88. سیستم‌های خبره در آموزش
• 89. سیستم‌های خبره در قانون
• 90. سیستم‌های خبره و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 91. کاربرد Prolog در NLP
• 92. تحلیل نحوی (Parsing) در Prolog
• 93. تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation) در Prolog
• 94. شبکه‌های معنایی در Prolog
• 95. پیاده‌سازی شبکه‌های معنایی
• 96. فریم‌ها در Prolog
• 97. پیاده‌سازی فریم‌ها
• 98. منطق فازی و Prolog
• 99. پیاده‌سازی منطق فازی در Prolog
• 100. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی منطقی پیشرفته