, ,

کتاب ابر هوش مصنوعی و معمای داده‌های ناقص: چرا ماشین‌ها در تصمیم‌گیری‌های پیچیده از انسان عقب می‌مانند؟

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 ابر هوش مصنوعی و معمای داده‌های ناقص: چرا ماشین‌ها در تصمیم‌گیری‌های پیچیده از انسان عقب می‌مانند؟

موضوع کلی: مبانی نظری و چالش‌های هوش مصنوعی پیشرفته

موضوع میانی: مسائل شناسایی و تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی با داده‌های ناقص

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و هوش مصنوعی پیشرفته (ASI)
  • 2. مروری بر مفاهیم کلیدی هوش، ابرهوش و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 3. مبانی نظریه تصمیم گیری
  • 4. مقدمه ای بر داده های ناقص و انواع آن
  • 5. اهمیت داده های ناقص در تصمیم گیری
  • 6. چالش های داده های ناقص برای الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 7. مفهوم شناسایی (Identifiability) در مدل های آماری
  • 8. شناسایی و داده های ناقص: یک بررسی عمیق
  • 9. روش های کلاسیک برخورد با داده های ناقص (Imputation، حذف لیست وار و غیره)
  • 10. محدودیت های روش های کلاسیک در مواجهه با داده های ناقص پیچیده
  • 11. مقدمه ای بر مدل های علی (Causal Models)
  • 12. نمودارهای علی و نقش آنها در درک روابط
  • 13. استنتاج علی (Causal Inference) و اهمیت آن در تصمیم گیری
  • 14. استفاده از مدل های علی برای حل مشکلات شناسایی در داده های ناقص
  • 15. روش های برآورد اثرات علی با وجود داده های ناقص
  • 16. متغیرهای مخدوشگر (Confounding Variables) و نحوه کنترل آنها
  • 17. متغیرهای واسطه (Mediating Variables) و نحوه تحلیل آنها
  • 18. متغیرهای هم برخوردگر (Collider Variables) و تله های استنتاجی
  • 19. یادگیری ساختاری از داده ها (Structure Learning)
  • 20. روش های یادگیری ساختاری برای نمودارهای علی
  • 21. چالش های یادگیری ساختاری در داده های ناقص
  • 22. ارزیابی دقت مدل های علی با وجود داده های ناقص
  • 23. مقدمه ای بر نظریه بازی ها
  • 24. کاربردهای نظریه بازی ها در هوش مصنوعی
  • 25. تصمیم گیری استراتژیک در محیط های رقابتی
  • 26. معمای تعادل نش (Nash Equilibrium) و کاربرد آن در هوش مصنوعی
  • 27. تصمیم گیری گروهی در هوش مصنوعی
  • 28. مکانیسم طراحی (Mechanism Design)
  • 29. طراحی مکانیسم های موثر برای جمع آوری اطلاعات در محیط های داده ناقص
  • 30. کاربردهای مکانیسم طراحی در سیستم های هوش مصنوعی پیشرفته
  • 31. اخلاق و هوش مصنوعی: ملاحظات کلیدی
  • 32. چالش های اخلاقی تصمیم گیری در هوش مصنوعی
  • 33. تبعیض و انصاف در الگوریتم های هوش مصنوعی
  • 34. حریم خصوصی و امنیت داده ها در هوش مصنوعی
  • 35. تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح پذیری (Explainability) در هوش مصنوعی
  • 36. اهمیت توضیح پذیری برای اعتماد به سیستم های هوش مصنوعی
  • 37. روش های ایجاد مدل های قابل تفسیر و توضیح پذیر
  • 38. چالش های توضیح پذیری در مدل های پیچیده هوش مصنوعی
  • 39. مقدمه ای بر مدل های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 40. شبکه های بیزی (Bayesian Networks) و کاربردهای آن
  • 41. مدل های زنجیره ای مارکوف (Markov Chain Models)
  • 42. مدل های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
  • 43. استنتاج در مدل های گرافیکی احتمالی
  • 44. یادگیری پارامتر در مدل های گرافیکی احتمالی
  • 45. یادگیری ساختاری در مدل های گرافیکی احتمالی
  • 46. مقیاس پذیری مدل های گرافیکی احتمالی برای داده های بزرگ
  • 47. یادگیری عمیق و ارتباط آن با نظریه تصمیم گیری
  • 48. شبکه های عصبی عمیق و قابلیت های آنها
  • 49. چالش های داده های ناقص در یادگیری عمیق
  • 50. روش های غلبه بر داده های ناقص در یادگیری عمیق
  • 51. شبکه های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks – GANs)
  • 52. GAN ها برای تکمیل داده های ناقص
  • 53. کاربرد GAN ها در تولید داده های مصنوعی
  • 54. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و تصمیم گیری
  • 55. چارچوب یادگیری تقویتی
  • 56. یادگیری تقویتی و داده های ناقص
  • 57. اکتشاف (Exploration) و بهره برداری (Exploitation) در محیط های داده ناقص
  • 58. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در حل مسائل تصمیم گیری پیچیده
  • 60. هوش جمعی (Swarm Intelligence) و تصمیم گیری
  • 61. الگوریتم های بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت
  • 62. کاربرد هوش جمعی در حل مسائل بهینه سازی
  • 63. تصمیم گیری توزیع شده با استفاده از هوش جمعی
  • 64. چالش های پیاده سازی هوش جمعی در مقیاس بزرگ
  • 65. محاسبات ابری و نقش آن در هوش مصنوعی پیشرفته
  • 66. استفاده از منابع ابری برای آموزش مدل های بزرگ
  • 67. محاسبات توزیع شده برای پردازش داده های عظیم
  • 68. چالش های امنیتی و حریم خصوصی در محاسبات ابری
  • 69. کاربرد محاسبات ابری در استقرار سیستم های هوش مصنوعی
  • 70. هوش مصنوعی و آینده کار
  • 71. تاثیر هوش مصنوعی بر مشاغل مختلف
  • 72. مهارت های مورد نیاز برای موفقیت در دنیای هوش مصنوعی
  • 73. چالش های اجتماعی و اقتصادی ناشی از هوش مصنوعی
  • 74. راهکارهای مقابله با چالش های ناشی از هوش مصنوعی
  • 75. هوش مصنوعی و آینده بشر
  • 76. سناریوهای مختلف برای آینده هوش مصنوعی
  • 77. خطرات و فرصت های مرتبط با هوش مصنوعی پیشرفته
  • 78. مسئولیت پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 79. استانداردهای اخلاقی برای هوش مصنوعی
  • 80. مسائل قانونی و حقوقی مرتبط با هوش مصنوعی
  • 81. نقش نهادهای دولتی و بین المللی در تنظیم هوش مصنوعی
  • 82. توسعه هوش مصنوعی پایدار و مسئولانه
  • 83. مثال های عملی: کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی با داده های ناقص
  • 84. مثال های عملی: کاربرد هوش مصنوعی در مالی با داده های ناقص
  • 85. مثال های عملی: کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل با داده های ناقص
  • 86. مثال های عملی: کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت بحران با داده های ناقص
  • 87. مثال های عملی: کاربرد هوش مصنوعی در علوم اجتماعی با داده های ناقص
  • 88. جمع بندی و نتیجه گیری
  • 89. روند های آتی در تحقیقات هوش مصنوعی
  • 90. چالش های پیش روی هوش مصنوعی پیشرفته
  • 91. نقش انسان در دنیای هوش مصنوعی
  • 92. توصیه هایی برای توسعه هوش مصنوعی مسئولانه و مفید
  • 93. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر
  • 94. پروژه های عملی: پیاده سازی الگوریتم های مقابله با داده های ناقص
  • 95. پروژه های عملی: ساخت مدل های علی برای استنتاج با داده های ناقص
  • 96. پروژه های عملی: طراحی یک سیستم توصیه گر با داده های ناقص
  • 97. پروژه های عملی: تحلیل داده های واقعی با استفاده از روش های آموخته شده
  • 98. پرسش و پاسخ
  • 99. ارزیابی دوره
  • 100. بازخورد دانشجویان و اصلاحات پیشنهادی

📚 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 ابر هوش مصنوعی و معمای داده‌های ناقص: چرا ماشین‌ها در تصمیم‌گیری‌های پیچیده از انسان عقب می‌مانند؟”

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

پیمایش به بالا