دوره طراحی سیستم‌های پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پروازها با LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پروازها با LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پروازها
• 2. آشنایی با مفاهیم پایهٔ صنعت هوانوردی
• 3. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های مرتبط در هوانوردی
• 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 5. اصول یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 6. انواع مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته
• 7. رگرسیون خطی و ارزیابی آن
• 8. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی طبقه‌ای
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 10. خوشه‌بندی (Clustering) و کاربرد آن در داده‌های پروازی
• 11. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و روش‌های آن
• 12. معرفی مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
• 13. آریما (ARIMA) و مدل‌های مشابه برای پیش‌بینی
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی
• 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 18. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 19. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: مفاهیم پایه
• 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
• 21. مجموعه‌داده‌های پروازی: جمع‌آوری و پیش‌پردازش
• 22. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 23. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های پروازی
• 24. ایجاد ویژگی‌های زمانی و مکانی
• 25. ویژگی‌های مرتبط با آب و هوا و تاثیر آن
• 26. ویژگی‌های مرتبط با ترافیک هوایی
• 27. ویژگی‌های مرتبط با نوع هواپیما و شرکت هواپیمایی
• 28. مدل‌سازی داده‌های آب و هوایی برای پیش‌بینی
• 29. استفاده از APIهای آب و هوایی و ادغام داده‌ها
• 30. پیش‌پردازش داده‌های آب و هوایی
• 31. مدل‌سازی ترافیک هوایی و تاثیر آن بر تاخیر
• 32. تحلیل داده‌های تاریخی ترافیک هوایی
• 33. ایجاد ویژگی‌های مرتبط با تراکم ترافیک
• 34. مدل‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی تاخیر پرواز
• 35. انتخاب مدل‌های مناسب LLM برای پیش‌بینی
• 36. تنظیم دقیق LLM برای پیش‌بینی تاخیر
• 37. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی تاخیر پرواز
• 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MAE, MSE, RMSE)
• 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
• 40. مقدمه‌ای بر سیستم‌های جلوگیری از تاخیر پرواز
• 41. استراتژی‌های جلوگیری از تاخیر پرواز
• 42. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی پروازها
• 43. مدیریت منابع فرودگاهی
• 44. مدیریت ترافیک هوایی در زمان واقعی
• 45. استفاده از LLM برای پیشنهاد راه‌حل‌های جلوگیری از تاخیر
• 46. طراحی معماری سیستم جامع پیش‌بینی و جلوگیری
• 47. ادغام مدل‌های پیش‌بینی و سیستم‌های عملیاتی
• 48. پیاده‌سازی سیستم در محیط واقعی
• 49. ملاحظات عملیاتی و چالش‌های پیاده‌سازی
• 50. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوانوردی
• 51. اخلاق در هوش مصنوعی و کاربرد آن در هوانوردی
• 52. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های LLM
• 53. مطالعات موردی در زمینهٔ پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پرواز
• 54. بررسی نمونه‌های موفق و ناموفق
• 55. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 56. تحولات آینده در حوزهٔ هوش مصنوعی و هوانوردی
• 57. کاربرد رباتیک در مدیریت فرودگاهی
• 58. هوش مصنوعی در بهبود تجربهٔ مسافران
• 59. آیندهٔ حمل و نقل هوایی با استفاده از LLMs
• 60. کاربرد LLM در تحلیل داده‌های غیرساختاریافتهٔ هوانوردی
• 61. پردازش زبان طبیعی (NLP) در گزارش‌های حوادث
• 62. استفاده از LLM برای پیش‌بینی نگهداری هواپیما
• 63. مدل‌سازی ریسک در صنعت هوانوردی با LLMs
• 64. بهینه‌سازی مصرف سوخت با استفاده از LLMs
• 65. مدیریت بحران در صنعت هوانوردی با LLMs
• 66. کاربرد LLM در آموزش خلبانان و پرسنل پروازی
• 67. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های LLM برای کاربردهای حیاتی
• 68. ملاحظات قانونی و نظارتی در استفاده از LLMs در هوانوردی
• 69. استانداردهای بین‌المللی در زمینهٔ هوش مصنوعی هوانوردی
• 70. اهمیت دقت و قابلیت اطمینان در سیستم‌های پیش‌بینی
• 71. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌های LLM
• 72. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربرد آن
• 73. استفاده از LLM برای تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار
• 74. مدیریت تغییرات و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 75. مقدمه‌ای بر اقتصاد هوانوردی و تاثیر تاخیرها
• 76. تحلیل هزینه-فایدهٔ پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی
• 77. مدل‌سازی تاثیر تاخیر پرواز بر زنجیرهٔ تامین
• 78. ارتباط بین تاخیر پرواز و رضایت مشتری
• 79. نقش LLM در بهینه‌سازی عملیات شرکت‌های هواپیمایی
• 80. مدیریت زمان‌بندی پروازها با رویکرد LLM
• 81. بهینه‌سازی تخصیص هواپیما به پروازها
• 82. مدل‌سازی تاثیر تاخیر بر عملکرد پرسنل پروازی
• 83. استفاده از LLM برای پیش‌بینی نیاز به تعمیر و نگهداری
• 84. مدیریت هوشمندانهٔ قطعات یدکی هواپیما
• 85. کاربرد LLM در بهبود ایمنی پرواز
• 86. تحلیل خودکار گزارش‌های ایمنی پرواز
• 87. پیش‌بینی حوادث احتمالی با استفاده از LLM
• 88. مدل‌سازی ریسک‌های امنیتی در صنعت هوانوردی
• 89. نقش LLM در انطباق با مقررات هوایی
• 90. آشنایی با سازمان‌های بین‌المللی هوانوردی
• 91. تاثیر تحریم‌ها بر صنعت هوانوردی و راهکارهای LLM
• 92. بررسی چالش‌های بومی‌سازی فناوری‌های LLM در هوانوردی
• 93. توسعهٔ مدل‌های LLM بومی برای صنعت هوانوردی ایران
• 94. قابلیت‌های LLM در بهبود پایش و کنترل پرواز
• 95. مدیریت اضطراری در صنعت هوانوردی با LLMs
• 96. نقش LLM در آموزش و شبیه‌سازی پروازی
• 97. کاربرد LLM در تحلیل داده‌های صوتی و تصویری فرودگاه
• 98. بهینه‌سازی فرآیندهای پذیرش و سوار شدن مسافران
• 99. مدیریت هوشمند ترمینال‌های فرودگاهی با LLMs
• 100. تاثیر LLM بر آیندهٔ مشاغل در صنعت هوانوردی