اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای برنامه‌نویسی اکتشافی در حل مسائل هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای برنامه‌نویسی اکتشافی در حل مسائل هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: برنامه‌نویسی اکتشافی در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و حل مسئله
• 2. تعریف مسئله در هوش مصنوعی
• 3. نمایش مسئله: فضاهای حالت
• 4. جستجوی آگاهانه در مقابل جستجوی ناآگاهانه
• 5. الگوریتم جستجوی اول سطح (BFS)
• 6. الگوریتم جستجوی اول عمق (DFS)
• 7. جستجوی حریصانه بهترین-اول (Greedy Best-First Search)
• 8. الگوریتم A*
• 9. توابع ابتکاری (Heuristic Functions)
• 10. طراحی توابع ابتکاری مؤثر
• 11. پیاده‌سازی الگوریتم A* در پایتون
• 12. تکنیک‌های جستجوی محلی
• 13. جستجوی تپه نوردی (Hill Climbing)
• 14. شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
• 15. الگوریتم‌های ژنتیک
• 16. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک
• 17. عملگرهای ژنتیکی: انتخاب، تقاطع، جهش
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی
• 19. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در مسائل پیچیده
• 20. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 21. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
• 22. عامل، محیط، پاداش
• 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی Q-Learning
• 24. الگوریتم‌های SARSA
• 25. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 26. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 27. مبانی شبکه‌های عصبی
• 28. تابع فعال‌سازی
• 29. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 31. کاربردهای CNN در بینایی ماشین
• 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 33. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
• 34. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 36. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 37. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 39. مدل‌های زبانی
• 40. کلمه‌یابی و نمایش معنایی کلمات (Word Embeddings)
• 41. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
• 42. ترجمه ماشینی عصبی
• 43. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 44. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 46. فیلترینگ مشارکتی
• 47. ترکیب روش‌های توصیه‌گر
• 48. هوش مصنوعی در رباتیک
• 49. هدایت و ناوبری ربات‌ها
• 50. یادگیری در رباتیک
• 51. هوش مصنوعی در بازی‌ها
• 52. استراتژی‌های بازی
• 53. یادگیری در بازی‌ها
• 54. هوش مصنوعی در پزشکی
• 55. تشخیص بیماری با هوش مصنوعی
• 56. توسعه دارو با هوش مصنوعی
• 57. هوش مصنوعی در امور مالی
• 58. پیش‌بینی بازار سهام
• 59. مدیریت ریسک
• 60. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 61. کشاورزی هوشمند
• 62. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 63. هوش مصنوعی در آموزش
• 64. شخصی‌سازی یادگیری
• 65. سیستم‌های ارزیابی هوشمند
• 66. اخلاق در هوش مصنوعی
• 67. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 68. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 69. حریم خصوصی و هوش مصنوعی
• 70. آینده هوش مصنوعی
• 71. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 72. تحدیدات و فرصت‌ها
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 74. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، نیمه نظارت شده
• 75. یادگیری نظارت شده: رگرسیون
• 76. یادگیری نظارت شده: طبقه‌بندی
• 77. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم
• 78. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 79. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: نایو بیز
• 80. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
• 81. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی (Clustering)
• 82. الگوریتم K-Means
• 83. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 84. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 85. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
• 86. یادگیری Q-Learning
• 87. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 88. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
• 89. شبکه‌های پرسپترون چند لایه
• 90. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
• 91. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص الگو
• 92. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 93. پردازش متن: توکن‌سازی، ریشه‌یابی، حذف کلمات توقف
• 94. نمایش متنی: Bag-of-Words، TF-IDF
• 95. مدل‌های زبانی آماری
• 96. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 97. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش توالی
• 98. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
• 99. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 100. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین