دوره استخراج دانش از مدل‌های پیچیده: رویکردی کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج دانش از مدل‌های پیچیده: رویکردی کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Knowledge Distillation

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر استخراج دانش از مدل های پیچیده
• 2. مفاهیم اساسی در استخراج دانش
• 3. اهمیت استخراج دانش در کاربردهای عملی
• 4. انواع مدل های پیچیده برای استخراج دانش
• 5. روش های سنتی استخراج دانش
• 6. محدودیت های روش های سنتی
• 7. پیشرفت های اخیر در استخراج دانش
• 8. یادگیری ماشین و استخراج دانش
• 9. یادگیری نظارت شده برای استخراج دانش
• 10. یادگیری نظارت نشده برای استخراج دانش
• 11. یادگیری تقویتی و استخراج دانش
• 12. مدل های مبتنی بر قوانین برای استخراج دانش
• 13. شبکه های عصبی و استخراج دانش
• 14. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 15. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 16. شبکه های ترنسفورمر برای استخراج دانش
• 17. پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج دانش
• 18. استخراج اطلاعات از متن
• 19. تشخیص موجودیت های نام دار (NER)
• 20. استخراج روابط بین موجودیت ها
• 21. تحلیل احساسات و استخراج دانش
• 22. خلاصه سازی متن با استخراج دانش
• 23. استخراج دانش از داده های تصویری
• 24. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 25. تقسیم بندی تصاویر
• 26. توصیف تصاویر
• 27. استخراج دانش از داده های صوتی
• 28. تشخیص گفتار
• 29. شناسایی گوینده
• 30. استخراج دانش از داده های جدولی
• 31. تشخیص الگو در داده های جدولی
• 32. پیش بینی مقادیر در داده های جدولی
• 33. قواعد انجمنی و استخراج دانش
• 34. خوشه بندی داده ها
• 35. دسته بندی داده ها
• 36. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
• 37. تحلیل تمایز خطی (LDA)
• 38. روش های کاهش ابعاد
• 39. استخراج ویژگی های مهم
• 40. انتخاب ویژگی
• 41. تکنیک های اعتبارسنجی مدل
• 42. ارزیابی عملکرد مدل های استخراج دانش
• 43. معیارهای ارزیابی دقت، صحت و فراخوانی
• 44. منحنی ROC و AUC
• 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 46. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
• 47. کاهش بیش برازش (Overfitting)
• 48. افزایش کم برازش (Underfitting)
• 49. تکنیک های منظم سازی (Regularization)
• 50. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 51. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
• 52. تنظیم دقیق مدل ها (Fine-tuning)
• 53. تفسیرپذیری مدل های استخراج دانش
• 54. روش های توضیح دهنده مدل (XAI)
• 55. نقش ویژگی ها در پیش بینی مدل
• 56. تجسم داده ها برای درک الگوها
• 57. تکنیک های تجسمی برای مدل های پیچیده
• 58. کاربردهای استخراج دانش در علوم پزشکی
• 59. تشخیص بیماری ها با استفاده از مدل ها
• 60. پیش بینی پاسخ به درمان
• 61. کشف داروهای جدید
• 62. کاربردهای استخراج دانش در حوزه مالی
• 63. تشخیص تقلبات مالی
• 64. پیش بینی روند بازار
• 65. مدیریت ریسک
• 66. کاربردهای استخراج دانش در حوزه صنعت
• 67. بهینه سازی فرآیندهای تولید
• 68. پیش بینی خرابی تجهیزات
• 69. کنترل کیفیت
• 70. کاربردهای استخراج دانش در حوزه آموزش
• 71. شخصی سازی یادگیری
• 72. شناسایی دانش آموزان در معرض خطر
• 73. تولید محتوای آموزشی
• 74. استخراج دانش از پایگاه های داده رابطه ای
• 75. پرس و جوهای پیچیده برای استخراج دانش
• 76. استفاده از SQL برای استخراج الگوها
• 77. استخراج دانش از پایگاه های داده NoSQL
• 78. مدل های داده ای انعطاف پذیر
• 79. استخراج الگو از داده های نیمه ساختاریافته
• 80. استخراج دانش از گراف های دانش
• 81. ساخت و به روز رسانی گراف های دانش
• 82. استفاده از گراف های دانش برای استنتاج
• 83. پیاده سازی سیستم های استخراج دانش
• 84. انتخاب ابزارها و چارچوب های مناسب
• 85. مراحل پیاده سازی یک پروژه استخراج دانش
• 86. مدیریت داده ها در پروژه های استخراج دانش
• 87. اصول اخلاقی در استخراج دانش
• 88. حفظ حریم خصوصی داده ها
• 89. جلوگیری از سوگیری در مدل ها
• 90. مسئولیت پذیری در استفاده از نتایج
• 91. چالش های پیش رو در استخراج دانش
• 92. مقیاس پذیری سیستم ها
• 93. کیفیت داده ها
• 94. تغییر ماهیت داده ها
• 95. روندهای آینده در استخراج دانش
• 96. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI)
• 97. استخراج دانش از داده های توزیع شده
• 98. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 99. استخراج دانش در زمان واقعی (Real-time)
• 100. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقای زیرساخت های کشور