اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی استنتاج خودکار روابط علی در مستندات طراحی سیستم
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره استنتاج خودکار روابط علی در مستندات طراحی سیستم
موضوع کلی: روشهای پیشرفته در استنباط علّی
موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل طراحی سیستمها (System Design Cause Analysis)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه ای بر استنتاج علی
- 2. تعریف روابط علی
- 3. مبانی استنتاج خودکار
- 4. داده کاوی و روابط علی
- 5. استفاده از مستندات طراحی سیستم
- 6. مستندات طراحی سیستم چیست؟
- 7. انواع مستندات طراحی
- 8. محتوای مستندات طراحی
- 9. چالش های استنتاج علی
- 10. محدودیت های روش های فعلی
- 11. نیاز به اتوماسیون
- 12. معماری سیستم
- 13. اجزای سیستم
- 14. ارتباط بین اجزا
- 15. جریان داده
- 16. کنترل جریان
- 17. وابستگی های سیستمی
- 18. نیت طراح
- 19. یافته های مستندات
- 20. نشانگرهای علی در متن
- 21. الگوهای زبانی روابط علی
- 22. فعل های نشانگر علی
- 23. قیدها و عبارت های نشانه گر علی
- 24. ترکیب نشانگرها
- 25. پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 26. توکن سازی
- 27. ریشه یابی کلمات
- 28. برچسب گذاری بخش گفتار (POS Tagging)
- 29. تشخیص موجودیت نام گذاری شده (NER)
- 30. تشخیص وابستگی
- 31. استخراج روابط
- 32. مدل های زبان
- 33. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
- 34. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
- 35. ترنسفورمرها
- 36. مدل های مبتنی بر دانش
- 37. هوش مصنوعی مبتنی بر قواعد
- 38. پایگاه های دانش
- 39. آنتولوژی ها
- 40. مدل سازی علی
- 41. مفهوم علت و معلول
- 42. مدل های سببی
- 43. گراف های علی
- 44. ساختار گراف های علی
- 45. گره ها و یال ها در گراف های علی
- 46. وزن دهی یال ها
- 47. استنتاج در گراف های علی
- 48. قواعد استنتاج
- 49. قضایای بیز
- 50. استنتاج علی در زمان واقعی
- 51. تکنیک های یادگیری ماشین
- 52. یادگیری نظارت شده
- 53. یادگیری بدون نظارت
- 54. یادگیری نیمه نظارت شده
- 55. طبقه بندی کننده ها
- 56. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
- 57. جنگل های تصادفی (Random Forests)
- 58. شبکه های عصبی عمیق (DNN)
- 59. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
- 60. پردازش زبان طبیعی عصبی (N-NLP)
- 61. یادگیری عمیق برای استخراج رابطه
- 62. استخراج روابط سببی از متن
- 63. شناسایی علل بالقوه
- 64. شناسایی معلول های بالقوه
- 65. مدیریت عدم قطعیت
- 66. ارزیابی دقت مدل
- 67. متریک های ارزیابی
- 68. دقت (Precision)
- 69. بازیابی (Recall)
- 70. امتیاز F1
- 71. مجموعه داده های آموزشی
- 72. ساخت مجموعه داده
- 73. حاشیه نویسی داده ها
- 74. اعتبار سنجی مجموعه داده
- 75. کالیبراسیون مدل
- 76. تفسیرپذیری نتایج
- 77. نمایش بصری روابط علی
- 78. قابلیت اطمینان مدل
- 79. مقیاس پذیری الگوریتم ها
- 80. کارایی محاسباتی
- 81. مدیریت حجم بالای داده
- 82. کاربرد در چرخه عمر توسعه نرم افزار
- 83. یافتن مشکلات احتمالی
- 84. پیش بینی خرابی ها
- 85. بهینه سازی طراحی
- 86. مستندات پویا
- 87. مدیریت دانش
- 88. مستند سازی سیستم های پیچیده
- 89. سیستم های توزیع شده
- 90. سیستم های ابری
- 91. سیستم های اینترنت اشیا (IoT)
- 92. معماری میکروسرویس
- 93. استنتاج علی در معماری های جدید
- 94. چالش های خاص معماری های جدید
- 95. ملاحظات اخلاقی
- 96. حریم خصوصی داده ها
- 97. سوگیری در مدل ها
- 98. تفسیر نتایج برای ذینفعان
- 99. ارتباطات
- 100. طراحی رابط کاربری
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.