اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تشخیص اخبار جعلی با یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص اخبار جعلی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تشخیص اخبار جعلی
• 2. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین
• 3. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 4. معرفی مجموعه داده‌های اخبار جعلی
• 5. شناسایی ویژگی‌های متنی در اخبار
• 6. تکنیک‌های استخراج ویژگی زبانی
• 7. مدل‌های زبانی آماری
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 12. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention)
• 13. ترنسفورمرها و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 14. BERT برای تشخیص اخبار جعلی
• 15. کاربرد GPT در تحلیل محتوا
• 16. روش‌های یادگیری نظارت‌شده
• 17. طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی
• 18. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 19. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 20. درخت تصمیم (Decision Tree)
• 21. ناوبری بیز (Naive Bayes)
• 22. روش‌های یادگیری بدون نظارت
• 23. خوشه‌بندی اسناد
• 24. تشخیص ناهنجاری در داده‌ها
• 25. روش‌های نیمه‌نظارت‌شده
• 26. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 27. ارزیابی مدل‌های تشخیص اخبار جعلی
• 28. معیارهای دقت، صحت و بازیابی
• 29. امتیاز F1 و خطای میانگین مطلق
• 30. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 32. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 33. روش‌های اعتبارسنجی مقطعی
• 34. مدل‌سازی مبتنی بر محتوا
• 35. تحلیل احساسات در اخبار
• 36. شناسایی دیدگاه و لحن نویسنده
• 37. تحلیل اعتبار منبع خبر
• 38. شناسایی الگوهای زبانی مشکوک
• 39. مدل‌سازی آماری برای شناسایی انحراف
• 40. شناسایی خبرهای ساختگی با استفاده از گرامر
• 41. تحلیل کلمات کلیدی و فراوانی آن‌ها
• 42. مدل‌سازی مبتنی بر گراف
• 43. نمایش اسناد به صورت گراف
• 44. تشخیص اخبار جعلی با استفاده از گراف دانش
• 45. تحلیل شبکه‌های انتشار اخبار
• 46. شناسایی ربات‌ها و حساب‌های جعلی
• 47. مدل‌سازی انتشار اطلاعات نادرست
• 48. کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل اخبار
• 49. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 50. رابطه بین موجودیت‌ها
• 51. تحلیل وابستگی دستوری
• 52. ترجمه ماشینی برای تحلیل اخبار
• 53. خلاصه‌سازی متن اخبار
• 54. تولید متن برای اخبار جعلی
• 55. شناسایی اخبار گمراه‌کننده
• 56. مدل‌سازی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 57. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای اخبار جعلی
• 58. پردازش تصویر در اخبار جعلی
• 59. تشخیص تصاویر دستکاری شده
• 60. تحلیل فراداده تصاویر
• 61. تشخیص اخبار جعلی در شبکه‌های اجتماعی
• 62. تحلیل رفتار کاربران
• 63. شناسایی الگوهای انتشار ویروسی
• 64. مدیریت و کاهش اخبار جعلی
• 65. نقش سواد رسانه‌ای
• 66. راهکارهای قانونی و فنی
• 67. اخلاق در تشخیص اخبار جعلی
• 68. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان
• 69. حریم خصوصی کاربران
• 70. آینده تشخیص اخبار جعلی
• 71. روندهای تحقیقاتی جدید
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در اطلاع‌رسانی صحیح
• 73. دفاع در برابر اطلاعات غلط
• 74. توسعه مدل‌های مقاوم
• 75. شناسایی اخبار در زبان فارسی
• 76. مجموعه داده‌های فارسی برای اخبار جعلی
• 77. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 78. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در زبان فارسی
• 79. تشخیص اخبار جعلی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 80. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از بازخورد
• 81. مدل‌سازی رفتار انسان در انتشار اخبار
• 82. تشخیص اخبار جعلی در موضوعات حساس (با احتیاط)
• 83. تحلیل اخبار اقتصادی و مالی (با رعایت مقررات)
• 84. تحلیل اخبار سیاسی (بدون مغالطه و تحریف)
• 85. تحلیل اخبار اجتماعی (با تأکید بر خانواده ایرانی-اسلامی)
• 86. شناسایی اخبار با تأثیرات روانی (با چارچوب علمی)
• 87. تشخیص اخبار با پوشش غیرشرعی (با رویکرد فرهنگی)
• 88. تحلیل اخبار مذهبی (فقط مطابق مذهب رسمی)
• 89. مقایسه روش‌های مختلف تشخیص اخبار جعلی
• 90. بهترین روش‌ها برای مجموعه داده‌های خاص
• 91. پیاده‌سازی مدل‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 92. TensorFlow و Keras
• 93. PyTorch
• 94. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 95. ساخت داشبوردهای نظارتی
• 96. آموزش کاربران در شناسایی اخبار جعلی
• 97. پروژه‌های عملی در تشخیص اخبار جعلی
• 98. طراحی یک سیستم تشخیص اخبار جعلی
• 99. تست و ارزیابی سیستم نهایی
• 100. مستندسازی پروژه