اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مهندسی و بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی: اصول، تنظیم و آزمایش
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مهندسی و بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی: اصول، تنظیم و آزمایش
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مهندسی و توسعه مدلهای هوش مصنوعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
- 3. انواع مدلهای یادگیری ماشین: رگرسیون، طبقهبندی، خوشهبندی
- 4. پیشپردازش دادهها: پاکسازی، نرمالسازی و مهندسی ویژگی
- 5. ارزیابی مدلها: معیارهای دقت، صحت و بازیابی
- 6. تنظیم ابرپارامترها: جستجوی شبکهای و جستجوی تصادفی
- 7. اعتبارسنجی متقابل: اطمینان از تعمیمپذیری مدل
- 8. مدلهای خطی: رگرسیون خطی و لجستیک
- 9. ماشینهای بردار پشتیبان (SVM)
- 10. درختان تصمیم و جنگلهای تصادفی
- 11. مدلهای مبتنی بر جامعه (Ensemble Methods)
- 12. شبکههای عصبی مصنوعی: مبانی و ساختار
- 13. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
- 14. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) برای دادههای ترتیبی
- 15. شبکههای LSTM و GRU
- 16. مبانی یادگیری عمیق
- 17. معماریهای پیشرفته شبکههای عصبی
- 18. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 19. تنظیم دقیق مدلهای از پیش آموزش دیده
- 20. تکنیکهای منظمسازی (Regularization)
- 21. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
- 22. خوشهبندی: K-Means و DBSCAN
- 23. الگوریتمهای انجمنی: Apriori
- 24. مدلهای گرافیکی احتمالاتی
- 25. شبکههای بیزی
- 26. میدانهای تصادفی مارکوف
- 27. پردازش زبان طبیعی (NLP): مبانی
- 28. مدلهای زبانی آماری
- 29. مدلهای زبانی عصبی
- 30. کاربرد مدلهای زبانی در ترجمه ماشینی
- 31. کاربرد مدلهای زبانی در تحلیل احساسات
- 32. کاربرد مدلهای زبانی در خلاصهسازی متن
- 33. مدلهای ترنسفورمر
- 34. مدلهای BERT و GPT
- 35. مدلهای تولید متن
- 36. مدلهای تشخیص اشیاء در تصویر
- 37. مدلهای قطعهبندی تصویر (Image Segmentation)
- 38. مدلهای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
- 39. سیستمهای توصیهگر (Recommender Systems)
- 40. فیلترینگ مشارکتی
- 41. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
- 42. یادگیری تقویتی: مبانی
- 43. عاملها و محیطها در یادگیری تقویتی
- 44. یادگیری Q
- 45. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
- 46. الگوریتمهای Actor-Critic
- 47. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
- 48. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازیها
- 49. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینهسازی
- 50. آزمایش مدلها: طراحی آزمایش
- 51. جمعآوری و آمادهسازی دادههای آزمایشی
- 52. اجرای آزمایشها و ثبت نتایج
- 53. تحلیل آماری نتایج آزمایش
- 54. تفسیر نتایج و استنتاج
- 55. مستندسازی فرآیند مهندسی و آزمایش
- 56. نکات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
- 57. حریم خصوصی دادهها در هوش مصنوعی
- 58. امنیت مدلهای هوش مصنوعی
- 59. سوگیری در مدلهای هوش مصنوعی
- 60. روشهای کاهش سوگیری
- 61. تفسیرپذیری مدلهای هوش مصنوعی (XAI)
- 62. تکنیکهای LIME و SHAP
- 63. اعتبارسنجی مدل در محیط عملیاتی
- 64. استقرار مدلهای هوش مصنوعی
- 65. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
- 66. بازآموزی و بهروزرسانی مدلها
- 67. مدیریت چرخه عمر مدلهای هوش مصنوعی
- 68. مقدمهای بر مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی
- 69. مهندسی ویژگی برای دادههای عددی
- 70. مهندسی ویژگی برای دادههای دستهای
- 71. مهندسی ویژگی برای دادههای متنی
- 72. مهندسی ویژگی برای دادههای زمانی
- 73. استفاده از کتابخانههای پایتون برای مهندسی ویژگی
- 74. نمونهسازی اولیه مدلهای هوش مصنوعی
- 75. توسعه سریع مدلها
- 76. ارزیابی اولیه عملکرد مدل
- 77. تکرار و بهبود مدلها
- 78. مبانی بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی
- 79. بهینهسازی پارامترهای مدل
- 80. بهینهسازی معماری مدل
- 81. استفاده از ابزارهای بهینهسازی خودکار
- 82. روشهای گرادیان کاهشی پیشرفته
- 83. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
- 84. مدیریت بیشبرازش (Overfitting) و کمبرازش (Underfitting)
- 85. تکنیکهای جلوگیری از بیشبرازش
- 86. تنظیم ضریب منظمسازی
- 87. استفاده از Dropout در شبکههای عصبی
- 88. استفاده از Batch Normalization
- 89. مبانی آزمایش مدلهای هوش مصنوعی
- 90. طراحی سناریوهای آزمایشی
- 91. تولید دادههای مصنوعی برای آزمایش
- 92. آزمایش در شرایط مرزی
- 93. آزمایش مقایسهای بین مدلها
- 94. استفاده از ابزارهای تحلیل خطا
- 95. مستندسازی نتایج آزمایشها
- 96. ارائه نتایج آزمایشها
- 97. فرهنگ آزمایش در تیمهای هوش مصنوعی
- 98. کاربرد ابزارهای MLOps در مهندسی مدل
- 99. مدیریت مخازن کد و داده
- 100. اتوماسیون فرآیندهای ساخت و استقرار
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.