دوره تحلیل علّی سیستم‌های پویا: از مدل‌های ساختاری تا یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل علّی سیستم‌های پویا: از مدل‌های ساختاری تا یادگیری عمیق

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل تأثیر استنباط علّی در سیستم‌های پویا (Causal Inference in Dynamic Systems Cause Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پویا و مدل‌سازی علّی
• 2. مبانی نظریه یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم اساسی در تحلیل علّی
• 4. انواع روابط علّی: مستقیم، غیرمستقیم و تعدیل‌کننده
• 5. مدل‌های معادلات ساختاری (SEM)
• 6. مراحل اجرای مدل‌های SEM
• 7. ارزیابی برازش مدل‌های SEM
• 8. تحلیل مسیر و تفسیر ضرایب
• 9. مدل‌سازی علّی با استفاده از نرم‌افزارهای آماری (مانند LISREL، AMOS)
• 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 11. انواع شبکه‌های عصبی: پرسپترون چندلایه
• 12. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
• 13. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل داده‌های تصویری
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 16. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر و کاربردهای آن
• 17. یادگیری عمیق در تحلیل سری‌های زمانی
• 18. مدل‌سازی علّی با استفاده از یادگیری عمیق
• 19. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) و مدل‌سازی روابط پیچیده
• 20. استخراج ویژگی‌های خودکار در یادگیری عمیق
• 21. روش‌های تنظیم مدل‌های یادگیری عمیق (Regularization)
• 22. کاهش ابعاد در یادگیری عمیق (PCA، t-SNE)
• 23. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 24. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 25. کاربرد GANs در تولید داده و شبیه‌سازی
• 26. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 27. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
• 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-learning، SARSA
• 29. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 30. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های پویا
• 31. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های پیچیده
• 32. تحلیل علّی در سیستم‌های اقتصادی
• 33. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های زیست‌محیطی
• 34. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های اجتماعی
• 35. تحلیل علّی در شبکه‌های اجتماعی
• 36. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های سلامت
• 37. کاربرد تحلیل علّی در پیش‌بینی روندها
• 38. تحلیل علّی در سیاست‌گذاری عمومی
• 39. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های آموزشی
• 40. کاربرد تحلیل علّی در ارزیابی اثربخشی
• 41. مبانی مدل‌سازی علّی در علوم داده
• 42. روش‌های استنتاج علّی
• 43. تفاوت بین همبستگی و علیت
• 44. سوگیری در تحلیل علّی و روش‌های مقابله
• 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف علّی (Causal Graphs)
• 46. ساخت گراف‌های علّی از داده‌ها
• 47. استنتاج علّی در گراف‌های جهت‌دار غیرمدور (DAG)
• 48. آزمایش‌های تصادفی کنترل‌شده (RCT)
• 49. روش‌های شبه‌تجربی برای استنتاج علّی
• 50. تطبیق امتیاز (Propensity Score Matching)
• 51. متغیرهای میانجی و تعدیل‌کننده در تحلیل علّی
• 52. مدل‌سازی علّی در حضور متغیرهای پنهان
• 53. تحلیل علّی در داده‌های طولی
• 54. روش‌های بیزی برای استنتاج علّی
• 55. یادگیری مدل‌های علّی با استفاده از روش‌های بیزی
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق علّی (Causal Deep Learning)
• 57. شبکه‌های عصبی علّی (Causal Neural Networks)
• 58. یادگیری توابع علّی با شبکه‌های عصبی
• 59. ترکیب مدل‌های ساختاری و یادگیری عمیق
• 60. کاربرد یادگیری عمیق علّی در شناسایی اثرات
• 61. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های پویای غیرخطی
• 62. تحلیل علّی در سیستم‌های پیچیده تطبیقی
• 63. مدل‌سازی علّی با شبیه‌سازی مبتنی بر عامل (ABM)
• 64. مبانی شبیه‌سازی مبتنی بر عامل
• 65. طراحی عامل‌ها و قوانین تعامل در ABM
• 66. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های ABM
• 67. کاربرد ABM در تحلیل سیستم‌های پویا
• 68. ترکیب ABM با یادگیری ماشین
• 69. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 70. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و رگرسیون
• 71. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون نظارت
• 72. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 73. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 74. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بزرگ
• 75. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 76. تحلیل متن و استخراج اطلاعات
• 77. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 78. کاربرد NLP در تحلیل علّی
• 79. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 80. تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصویر
• 81. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل داده‌های تصویری
• 82. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
• 84. الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا
• 85. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 86. اخلاق در تحلیل علّی و یادگیری ماشین
• 87. حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی علّی
• 88. سوگیری‌های الگوریتمی و راه‌های کاهش آن
• 89. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 90. کاربردهای پیشرفته تحلیل علّی در حوزه‌های مختلف
• 91. تحلیل علّی در رباتیک و کنترل خودکار
• 92. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های مالی الگوریتمی
• 93. تحلیل علّی در تحقیقات علوم پایه
• 94. پروژه‌های عملی در تحلیل علّی سیستم‌های پویا