دوره استانداردها و چارچوب‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استانداردها و چارچوب‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. تاریخچه و سیر تحول هوش مصنوعی
• 3. انواع هوش مصنوعی: ضعیف، قوی و عمومی
• 4. یادگیری ماشین: مفاهیم پایه
• 5. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 6. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 7. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 9. یادگیری نظارت نشده: خوشه‌بندی
• 10. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
• 11. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 12. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
• 13. یادگیری تقویتی: مفاهیم و اصول
• 14. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
• 15. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 16. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 17. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 18. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 20. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 23. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و GRU
• 24. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم اولیه
• 25. توکن‌سازی و ریشه‌یابی در NLP
• 26. مدل‌های زبانی و پیش‌بینی کلمه
• 27. تحلیل احساسات با NLP
• 28. ترجمه ماشینی عصبی
• 29. سیستم‌های توصیه‌گر
• 30. معماری‌های شبکه‌های عصبی پیشرفته
• 31. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 32. کاربرد GAN در تولید محتوا
• 33. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی
• 35. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 36. حریم خصوصی و امنیت داده در هوش مصنوعی
• 37. قوانین و مقررات هوش مصنوعی در ایران
• 38. چارچوب‌های نظارتی هوش مصنوعی
• 39. استانداردهای داده و کیفیت آن
• 40. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 41. انتخاب ویژگی و روش‌های آن
• 42. اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. تقسیم داده: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 45. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 46. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 47. جستجوی شبکه‌ای و جستجوی تصادفی
• 48. یادگیری عمیق در پردازش صوت
• 49. سیستم‌های تشخیص گفتار
• 50. تولید گفتار با هوش مصنوعی
• 51. هوش مصنوعی در رباتیک
• 52. بینایی ماشین و کاربردهای آن
• 53. شناسایی اشیاء و چهره
• 54. پردازش سه‌بعدی با هوش مصنوعی
• 55. هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
• 56. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
• 57. توسعه دارو با هوش مصنوعی
• 58. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 59. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 60. کنترل کیفیت با هوش مصنوعی
• 61. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 62. بهینه‌سازی مصرف آب و کود
• 63. تشخیص آفات و بیماری‌های گیاهی
• 64. هوش مصنوعی در امور مالی و بانکی
• 65. تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی
• 66. مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 67. هوش مصنوعی در آموزش
• 68. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 69. سیستم‌های کمک‌آموزشی هوشمند
• 70. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 71. خودروهای خودران: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 72. بهینه‌سازی ترافیک شهری
• 73. هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 74. تشخیص نفوذ و حملات سایبری
• 75. تحلیل بدافزارها
• 76. هوش مصنوعی و رایانش ابری
• 77. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 78. مقیاس‌پذیری و هزینه‌ها
• 79. هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT)
• 80. تحلیل داده‌های حسگرها
• 81. کاربرد در خانه‌های هوشمند
• 82. هوش مصنوعی و بلاکچین
• 83. قراردادهای هوشمند
• 84. امنیت و شفافیت در تراکنش‌ها
• 85. مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق
• 86. شبکه‌های مولد متخاصم پیشرفته
• 87. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 88. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 89. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 90. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
• 91. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 92. تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال
• 93. آینده هوش مصنوعی و چشم‌انداز آن
• 94. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 95. هوش مصنوعی و حکمرانی داده
• 96. مسائل حقوقی هوش مصنوعی
• 97. استانداردهای ملی و بین‌المللی هوش مصنوعی
• 98. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 99. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل
• 100. بهینه‌سازی مدل برای استقرار