دوره بازتعریف هوش: از LLMs به سمت هوش مصنوعی عمومی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بازتعریف هوش: از LLMs به سمت هوش مصنوعی عمومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آینده LLMs و هوش مصنوعی عمومی (AGI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مفاهیم بنیادین
• 2. تاریخچه هوش مصنوعی: از آغاز تا امروز
• 3. یادگیری ماشین: اصول و مبانی
• 4. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 5. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
• 6. یادگیری نظارت‌شده: شبکه‌های عصبی مقدماتی
• 7. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 8. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means و DBSCAN
• 9. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
• 10. یادگیری تقویتی: مفاهیم و چارچوب‌ها
• 11. فرایندهای تصمیم مارکوف (MDPs)
• 12. یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
• 13. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل: Dynamic Programming
• 14. شبکه‌های عصبی عمیق: معماری و اصول
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای بینایی ماشین
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های ترتیبی
• 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs) و GRUs
• 18. مدل‌های ترنسفورمر: معماری و کارایی
• 19. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP): مبانی و کاربردها
• 21. مدل‌های زبانی آماری: N-grams
• 22. نمایش کلمات: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT و GPT
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 25. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای دقت و کارایی
• 26. هوش مصنوعی مولد (Generative AI): اصول و کاربردها
• 27. مدل‌های مولد: GANs (Generative Adversarial Networks)
• 28. مدل‌های مولد: VAEs (Variational Autoencoders)
• 29. تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ
• 30. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 31. تولید صدا و موسیقی با هوش مصنوعی
• 32. هوش مصنوعی و اخلاق: چالش‌ها و ملاحظات
• 33. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 34. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
• 35. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 36. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 37. هوش مصنوعی و جامعه: تأثیرات اقتصادی و اجتماعی
• 38. آینده هوش مصنوعی: هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 39. مبانی نظری هوش مصنوعی عمومی
• 40. معماری‌های سیستم‌های هوش مصنوعی عمومی
• 41. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
• 42. یادگیری پیوسته (Continual Learning)
• 43. هوش مصنوعی در رباتیک و خودمختاری
• 44. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 45. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
• 46. هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری اسلامی
• 47. چارچوب‌های فقهی بانکداری بدون ربا
• 48. عقود اسلامی در سیستم‌های مالی
• 49. مدیریت ریسک در بانکداری اسلامی با هوش مصنوعی
• 50. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 51. طراحی سیستم‌های آموزشی هوشمند
• 52. شخصی‌سازی یادگیری با هوش مصنوعی
• 53. ارزیابی پیشرفت تحصیلی با هوش مصنوعی
• 54. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 55. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با هوش مصنوعی
• 56. نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
• 57. رباتیک صنعتی و اتوماسیون
• 58. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 59. مدیریت منابع آبی با هوش مصنوعی
• 60. کشاورزی دقیق (Precision Agriculture)
• 61. هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک
• 62. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 63. بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی
• 64. خودروهای خودران: چالش‌ها و راهکارها
• 65. هوش مصنوعی در حکمرانی و خدمات عمومی
• 66. دولت الکترونیک و هوش مصنوعی
• 67. تحلیل داده‌های شهری با هوش مصنوعی
• 68. مدیریت بحران با هوش مصنوعی
• 69. هوش مصنوعی و امنیت سایبری
• 70. شناسایی تهدیدات سایبری
• 71. پیشگیری از حملات سایبری
• 72. تحلیل رفتار کاربران در فضای سایبری
• 73. هوش مصنوعی در پژوهش و توسعه
• 74. تسریع اکتشافات علمی با هوش مصنوعی
• 75. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
• 76. تولید دانش جدید با هوش مصنوعی
• 77. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری عمیق
• 78. شبکه‌های مولد تخاصمی پیشرفته (Advanced GANs)
• 79. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
• 80. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 81. هوش مصنوعی و تعامل انسان و ماشین
• 82. رابط‌های کاربری هوشمند
• 83. سیستم‌های گفتگوگر پیشرفته
• 84. درک زبان طبیعی انسان
• 85. محدودیت‌های هوش مصنوعی فعلی
• 86. چالش‌های محاسباتی و داده‌ای
• 87. مسائل مربوط به تعمیم‌پذیری (Generalization)
• 88. نیاز به داده‌های بزرگ و با کیفیت
• 89. موانع پیاده‌سازی در دنیای واقعی
• 90. هوش مصنوعی و آینده پژوهش
• 91. مباحث نوظهور در هوش مصنوعی
• 92. پژوهش‌های میان‌رشته‌ای با هوش مصنوعی
• 93. نقش نخبگان و متخصصان در پیشبرد هوش مصنوعی
• 94. راهبردهای ملی برای توسعه هوش مصنوعی
• 95. تدوین چارچوب‌های نظارتی و قانونی
• 96. حمایت از نوآوری و تحقیق و توسعه
• 97. تربیت نیروی انسانی متخصص
• 98. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی
• 99. اصول توسعه مسئولانه هوش مصنوعی
• 100. ارزیابی تأثیرات بلندمدت هوش مصنوعی