کتاب رازهای موفقیت تحصیلی با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر: از پیش‌بینی تا بهینه‌سازی CGPA
, ,

کتاب رازهای موفقیت تحصیلی با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر: از پیش‌بینی تا بهینه‌سازی CGPA

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017294 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب رازهای موفقیت تحصیلی با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر: از پیش‌بینی تا بهینه‌سازی CGPA

موضوع کلی: هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بین و علّی در ارزیابی و بهبود عملکرد دانشجویان

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی و مقدمات (فصل ۱ تا ۱۵)
  • 2. مقدمه‌ای بر انقلاب هوش مصنوعی در آموزش
  • 3. چالش‌های ارزیابی عملکرد دانشجویان و نقش فناوری
  • 4. معرفی مقاله الهام‌بخش: تحلیل پیش‌بین و علّی عوامل موفقیت
  • 5. مفهوم کلیدی: معدل کل تجمعی (CGPA) به عنوان شاخص موفقیت
  • 6. اهداف دوره: از درک داده‌ها تا بهینه‌سازی شخصی‌سازی‌شده
  • 7. هوش مصنوعی چیست؟ تعاریف ضروری برای حوزه آموزش
  • 8. یادگیری ماشین: موتور محرک تحلیل‌های پیشرفته
  • 9. تفاوت بنیادین: پیش‌بینی (Prediction) در مقابل تحلیل علّی (Causal Analysis)
  • 10. چرا به هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) در آموزش نیاز داریم؟
  • 11. معرفی عوامل اجتماعی-آکادمیک و اقتصادی مؤثر بر تحصیل
  • 12. اخلاق در هوش مصنوعی آموزشی: حریم خصوصی و عدالت
  • 13. نقشه راه دوره: ساختار و مسیر یادگیری
  • 14. ابزارها و تکنولوژی‌های مورد استفاده در دوره (Python, Scikit-learn, SHAP)
  • 15. نصب و راه‌اندازی محیط کاری
  • 16. آشنایی با مجموعه داده نمونه: ساختار و ویژگی‌ها
  • 17. بخش دوم: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها (فصل ۱۶ تا ۳۰)
  • 18. منابع داده برای ارزیابی عملکرد دانشجویان
  • 19. شناسایی و تعریف متغیرهای آکادمیک (نمرات قبلی، حضور و غیاب)
  • 20. شناسایی و تعریف متغیرهای اجتماعی-اقتصادی (تحصیلات والدین، درآمد خانواده)
  • 21. شناسایی و تعریف متغیرهای روانشناختی و رفتاری (انگیزه، ساعات مطالعه)
  • 22. روش‌های جمع‌آوری داده: پرسشنامه، سوابق آموزشی و مصاحبه
  • 23. مفهوم پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning) و اهمیت آن
  • 24. روش‌های مدیریت داده‌های گمشده (Missing Values)
  • 25. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 26. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA): اولین نگاه به داده‌ها
  • 27. آمار توصیفی: درک توزیع متغیرها
  • 28. مصورسازی داده‌ها: نمودارهای هیستوگرام، پراکندگی و جعبه‌ای
  • 29. تحلیل همبستگی بین متغیرها و CGPA
  • 30. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): خلق متغیرهای جدید و مؤثر
  • 31. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 32. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 33. بخش سوم: مدل‌سازی پیش‌بین (Predictive Modeling) (فصل ۳۱ تا ۵۰)
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بین برای پیش‌بینی CGPA
  • 35. رگرسیون خطی ساده و چندگانه: اولین گام در پیش‌بینی
  • 36. ارزیابی مدل رگرسیون: R-squared و خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 37. درخت‌های تصمیم (Decision Trees): مدلی شهودی برای پیش‌بینی
  • 38. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 39. جنگل تصادفی (Random Forest): قدرت مدل‌های گروهی
  • 40. گرادیان بوستینگ ماشین‌ها (Gradient Boosting Machines – GBM)
  • 41. آشنایی با XGBoost: یک الگوریتم قدرتمند برای پیش‌بینی
  • 42. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) برای پیش‌بینی عملکرد
  • 43. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
  • 44. انتخاب بهترین مدل پیش‌بین: معیارهای مقایسه
  • 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی قوی‌تر مدل
  • 46. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 47. تکنیک‌های جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و تصادفی (Random Search)
  • 48. ساخت و آموزش اولین مدل پیش‌بینی CGPA با داده‌های واقعی
  • 49. تفسیر اولیه نتایج مدل پیش‌بین
  • 50. اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance) در مدل‌های درختی
  • 51. محدودیت‌های مدل‌های پیش‌بین: همبستگی علیت نیست
  • 52. چالش مدل‌های جعبه-سیاه (Black-Box Models)
  • 53. گذار از "چه اتفاقی می‌افتد؟" به "چرا اتفاق می‌افتد؟"
  • 54. بخش چهارم: هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) (فصل ۵۱ تا ۷۰)
  • 55. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) و لزوم آن
  • 56. تفاوت تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 57. تکنیک‌های توضیح‌پذیری سراسری (Global) در مقابل محلی (Local)
  • 58. معرفی SHAP (SHapley Additive exPlanations): مبانی تئوری
  • 59. نحوه محاسبه مقادیر SHAP
  • 60. تفسیر نمودار خلاصه (Summary Plot) در SHAP: شناسایی مهم‌ترین عوامل
  • 61. تفسیر نمودار وابستگی (Dependence Plot) در SHAP: درک روابط غیرخطی
  • 62. تفسیر نمودار نیرویی (Force Plot) در SHAP: توضیح یک پیش‌بینی خاص
  • 63. کاربرد عملی SHAP: تحلیل مدل پیش‌بینی CGPA
  • 64. شناسایی عوامل کلیدی موفقیت و شکست بر اساس SHAP
  • 65. معرفی LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • 66. مقایسه SHAP و LIME: مزایا و معایب
  • 67. تکنیک‌های دیگر XAI: Partial Dependence Plots (PDP)
  • 68. تکنیک‌های دیگر XAI: Accumulated Local Effects (ALE)
  • 69. چگونه XAI به دانشجویان برای درک عملکردشان کمک می‌کند؟
  • 70. چگونه XAI به اساتید و مدیران برای بهبود سیستم کمک می‌کند؟
  • 71. ایجاد داشبورد تعاملی برای نمایش توضیحات مدل
  • 72. چالش‌ها و محدودیت‌های روش‌های XAI
  • 73. اخلاق در توضیح‌پذیری: چه کسی به توضیحات دسترسی دارد؟
  • 74. آینده XAI در فناوری‌های آموزشی
  • 75. بخش پنجم: تحلیل علّی (Causal Analysis) (فصل ۷۱ تا ۸۵)
  • 76. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی: فراتر از همبستگی
  • 77. چارچوب نتایج بالقوه (Potential Outcomes Framework)
  • 78. متغیرهای مخدوش‌کننده (Confounding Variables) و نقش آن‌ها
  • 79. گراف‌های علّی جهت‌دار غیرمدور (DAGs): زبان بصری علیت
  • 80. شناسایی روابط علّی در داده‌های آموزشی با استفاده از DAGs
  • 81. اثرات مداخله (Intervention): "چه می‌شد اگر؟"
  • 82. مثال: آیا شرکت در کلاس‌های فوق‌برنامه واقعاً باعث افزایش نمره می‌شود؟
  • 83. روش‌های تطبیق امتیاز تمایل (Propensity Score Matching)
  • 84. روش‌های مبتنی بر رگرسیون برای استنتاج علّی
  • 85. کشف ساختار علّی (Causal Discovery) از داده‌ها
  • 86. کاربرد عملی: تحلیل اثر علّی ساعات مطالعه بر CGPA
  • 87. کاربرد عملی: تحلیل اثر علّی وضعیت اقتصادی بر موفقیت تحصیلی
  • 88. مقایسه نتایج مدل پیش‌بین و مدل علّی
  • 89. چالش‌های استنتاج علّی در داده‌های مشاهده‌ای
  • 90. نقش تحلیل علّی در سیاست‌گذاری‌های آموزشی
  • 91. بخش ششم: کاربردها، بهینه‌سازی و آینده (فصل ۸۶ تا ۱۰۰)
  • 92. جمع‌بندی یافته‌ها: ساخت یک داستان منسجم از داده‌ها
  • 93. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی‌شده برای دانشجویان
  • 94. ارائه بازخوردهای هوشمند و اقدام‌پذیر بر اساس مدل‌ها
  • 95. کاربرد نتایج برای شناسایی دانشجویان در معرض خطر (At-Risk Students)
  • 96. کاربرد نتایج برای بهبود طراحی دوره‌ها و برنامه‌های درسی
  • 97. ساخت یک داشبورد مدیریتی برای سیاست‌گذاران آموزشی
  • 98. ملاحظات اخلاقی: سوگیری (Bias) در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 99. مفهوم عدالت (Fairness) در مدل‌های ارزیابی دانشجویان
  • 100. حفظ حریم خصوصی داده‌های حساس دانشجویان

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب رازهای موفقیت تحصیلی با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر: از پیش‌بینی تا بهینه‌سازی CGPA”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا