دوره شناسایی اخبار جعلی با استفاده از یادگیری ماشین و تنسورفلو همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی اخبار جعلی با استفاده از یادگیری ماشین و تنسورفلو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اخبار جعلی و اهمیت شناسایی آن‌ها
• 2. مبانی علم داده برای تحلیل اخبار
• 3. مقدمه‌ای بر پایتون برای علم داده
• 4. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
• 5. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 6. توکن‌سازی و حذف کلمات پرتکرار (Stop Words)
• 7. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 8. نمایش برداری متون: Bag-of-Words
• 9. نمایش برداری متون: TF-IDF
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 11. انواع مسائل یادگیری ماشین: طبقه‌بندی
• 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی)
• 13. آشنایی با تنسورفلو (TensorFlow)
• 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 16. ساخت اولین مدل یادگیری ماشین با تنسورفلو
• 17. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 18. مدل‌های زبانی آماری
• 19. کدگذاری متون برای شبکه‌های عصبی
• 20. استفاده از Embedding Layer در تنسورفلو
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 23. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 24. ساخت مدل با استفاده از LSTM برای شناسایی اخبار جعلی
• 25. ساخت مدل با استفاده از GRU برای شناسایی اخبار جعلی
• 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 27. کاربرد CNN در طبقه‌بندی متون
• 28. ترکیب CNN و RNN برای شناسایی اخبار جعلی
• 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 30. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
• 31. مقدمه‌ای بر مدل BERT
• 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای شناسایی اخبار جعلی
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در شناسایی اخبار جعلی (با رعایت چارچوب)
• 34. جمع‌آوری داده‌های اخبار جعلی و واقعی
• 35. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 36. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 37. آموزش مدل‌های پایه (مانند Naive Bayes, SVM)
• 38. مقایسه مدل‌های پایه با مدل‌های یادگیری عمیق
• 39. تنظیم ابرپارامترهای (Hyperparameters) مدل‌ها
• 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 41. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل
• 42. بهینه‌سازی مدل برای افزایش دقت
• 43. مصورسازی نتایج مدل
• 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
• 45. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در علم داده
• 46. توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها
• 47. آزمون فرض آماری
• 48. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی (در صورت ارتباط با انتشار اخبار)
• 49. شناسایی الگوهای انتشار اخبار
• 50. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در اخبار
• 51. شناسایی منابع معتبر خبری
• 52. مقایسه رویکردهای مختلف برای شناسایی اخبار جعلی
• 53. ملاحظات اخلاقی در شناسایی اخبار جعلی
• 54. حریم خصوصی داده‌ها در علم داده
• 55. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 56. کاربرد علم داده در حوزه‌های فرهنگی و اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 57. کاربرد علم داده در آموزش و پرورش (با رعایت چارچوب)
• 58. کاربرد علم داده در سلامت (با رعایت چارچوب)
• 59. کاربرد علم داده در اقتصاد (با رعایت چارچوب)
• 60. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (در صورت ارتباط محدود)
• 61. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها (با رعایت چارچوب)
• 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN) (در صورت ارتباط)
• 63. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های انتشار اطلاعات (با رعایت چارچوب)
• 64. مدیریت پروژه‌های علم داده
• 65. معماری سیستم‌های تحلیل داده
• 66. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 67. پردازش کلان داده (Big Data) (با رعایت چارچوب)
• 68. ابزارهای پردازش کلان داده (مانند Spark) (با رعایت چارچوب)
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
• 70. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 71. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی (با رعایت چارچوب)
• 72. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 73. مقاومت مدل‌ها در برابر حملات (Adversarial Attacks)
• 74. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات
• 75. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 76. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 77. الگوریتم‌های قوانین انجمنی (Association Rule Mining)
• 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 79. شناسایی اخبار جعلی در شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
• 80. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود سواد رسانه‌ای
• 81. مراحل توسعه یک سیستم هوش مصنوعی
• 82. چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
• 83. پایش و نگهداری مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 84. ملاحظات مربوط به سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 85. کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 86. ارزیابی تاثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
• 87. آینده هوش مصنوعی و علم داده
• 88. مسیرهای شغلی در حوزه هوش مصنوعی و علم داده
• 89. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان علم داده
• 90. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
• 91. نمونه پروژه‌های عملی شناسایی اخبار جعلی
• 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری
• 93. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 94. مبانی حقوقی هوش مصنوعی در ایران
• 95. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 96. چارچوب‌های همکاری علمی بین‌المللی (با رعایت چارچوب)
• 97. پژوهش‌های پیشرو در حوزه شناسایی اخبار جعلی
• 98. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت روان (با رعایت چارچوب)
• 99. تحلیل داده‌های سلامت با استفاده از هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب)
• 100. شناسایی اخبار جعلی مرتبط با سلامت (با رعایت چارچوب)