دوره مدل‌سازی احتمالی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی احتمالی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مفاهیم احتمالات و آمار در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمال و آمار در هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر نظریه احتمال
• 3. فضای نمونه و پیشامدها
• 4. قوانین احتمال و احتمالات شرطی
• 5. قضیه بیز و کاربردهای آن
• 6. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
• 7. توزیع‌های گسسته: برنولی، دوجمله‌ای، پواسون
• 8. توزیع‌های پیوسته: یکنواخت، نمایی، نرمال
• 9. امید ریاضی و واریانس
• 10. قضیه حد مرکزی
• 11. مدل‌سازی داده‌های تکراری
• 12. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
• 13. شبکه‌های بیزین و استنتاج
• 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزین
• 15. نمودارهای گرافیکی و ارتباطات
• 16. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزین
• 17. استنتاج در شبکه‌های بیزین
• 18. مدل‌های گرافیکی شرطی (CRF)
• 19. یادگیری ماشین احتمالی
• 20. رگرسیون لجستیک و مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
• 21. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) با هسته‌های احتمالی
• 22. مدل‌های مخلوط گوسی (GMM)
• 23. تحلیل عاملی و مدل‌های عاملی خطی
• 24. مدل‌های سری زمانی
• 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
• 26. مدل‌های ARIMA و SARIMA
• 27. پیش‌بینی سری زمانی با استفاده از مدل‌های آماری
• 28. مدل‌های خودرگرسیو شرطی ناهمسانی واریانس (ARCH/GARCH)
• 29. یادگیری عمیق احتمالی
• 30. شبکه‌های عصبی بیزین
• 31. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)
• 32. مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoders) احتمالی
• 33. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) احتمالی
• 34. مدل‌سازی عدم قطعیت در هوش مصنوعی
• 35. روش مونت کارلو و نمونه‌برداری
• 36. معرفی نمونه‌گیری مارکوف چین (MCMC)
• 37. الگوریتم گیبس و نمونه‌گیری
• 38. روش‌های کاهش واریانس
• 39. تقریب مرتبه دوم برای عدم قطعیت
• 40. تقریب بیزین با استفاده از روش‌های تقریبی
• 41. استنتاج بیزین با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 42. کاربرد مدل‌سازی احتمالی در پردازش زبان طبیعی
• 43. مدل‌های زبانی احتمالی
• 44. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
• 45. مدل‌سازی معنایی با شبکه‌های بیزین
• 46. ترجمه ماشینی آماری
• 47. کاربرد مدل‌سازی احتمالی در بینایی ماشین
• 48. تشخیص اشیاء با استفاده از مدل‌های احتمالی
• 49. تقسیم‌بندی تصاویر با شبکه‌های بیزین
• 50. تشخیص چهره و حرکات با مدل‌های مارکوف پنهان
• 51. مدل‌سازی صحنه‌ها با استفاده از گراف‌های احتمالی
• 52. کاربرد مدل‌سازی احتمالی در توصیه‌گرها
• 53. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فاکتورگیری ماتریس
• 54. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی احتمالی
• 55. مدل‌سازی رفتار کاربر با شبکه‌های بیزین
• 56. توصیه‌های شخصی‌سازی شده با یادگیری عمیق احتمالی
• 57. کاربرد مدل‌سازی احتمالی در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
• 58. مسیریابی احتمالی و نقشه‌برداری
• 59. تخمین وضعیت و فیلترینگ کالمن
• 60. تصمیم‌گیری احتمالی در محیط‌های پویا
• 61. یادگیری تقویتی احتمالی
• 62. مدل‌سازی ریسک و قابلیت اطمینان
• 63. ارزیابی ریسک با استفاده از مدل‌های احتمالی
• 64. تحلیل قابلیت اطمینان سیستم‌ها
• 65. مدل‌سازی شکست و طول عمر
• 66. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 67. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در مدل‌سازی احتمالی
• 68. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های احتمالی
• 69. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 70. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 71. حریم خصوصی و امنیت در مدل‌سازی احتمالی
• 72. روش‌های ارزیابی و انتخاب مدل
• 73. معیارهای ارزیابی مدل‌های احتمالی
• 74. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم ابرپارامترها
• 75. انتخاب مدل بر اساس معیارهای بیزین
• 76. مقایسه مدل‌های مختلف
• 77. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی احتمالی
• 78. یادگیری انتقالی و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 79. یادگیری چندوظیفه‌ای احتمالی
• 80. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری عمیق
• 81. مدل‌های مولد پیشرفته
• 82. برنامه‌نویسی احتمالی
• 83. کاربرد مدل‌سازی احتمالی در علوم داده
• 84. تحلیل داده‌های بزرگ و توزیع‌شده
• 85. مصورسازی داده‌های پیچیده
• 86. استخراج دانش از داده‌ها
• 87. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 88. توسعه مدل‌های سفارشی برای مسائل خاص
• 89. پیاده‌سازی مدل‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مدرن
• 90. بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها
• 91. ارزیابی و نظارت بر عملکرد مدل در عمل
• 92. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های نرم‌افزاری یادگیری ماشین
• 93. استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند SciPy، NumPy، Pandas
• 94. کتابخانه‌های تخصصی برای یادگیری ماشین احتمالی
• 95. مدل‌سازی در عمل: پروژه‌های کاربردی
• 96. تحلیل داده‌های واقعی و ساخت مدل‌های پیش‌بینی
• 97. ارزیابی و بهبود مدل‌ها بر اساس نتایج عملی
• 98. ارائه و تشریح نتایج و مدل‌های ساخته شده