فلشکارتهای آموزشی استنتاج علی در یادگیری ماشین: مفاهیم و پیادهسازی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره استنتاج علی در یادگیری ماشین: مفاهیم و پیادهسازی
موضوع کلی: برنامهنویسی کامپیوترهای شخصی
موضوع میانی: Causal Inference
📋 سرفصلهای دوره
- 1. فصل ۱: مقدمهای بر استنتاج علی
- 2. فصل ۲: مفاهیم اساسی علت و معلول
- 3. فصل ۳: شبکههای بیزی و استنتاج
- 4. فصل ۴: مدلهای گرافیکی علی
- 5. فصل ۵: منحنیهای همبستگی در مقابل علیت
- 6. فصل ۶: مداخله (Intervention) و تاثیرات مستقیم
- 7. فصل ۷: ابزار متغیر (Instrumental Variables)
- 8. فصل ۸: دوگانگی علت و معلول (Causal vs. Statistical)
- 9. فصل ۹: توابع علّی (Causal Functions)
- 10. فصل ۱۰: شناسایی (Identification) در مدلهای علی
- 11. فصل ۱۱: مفاهیم پیشرفته شناسایی
- 12. فصل ۱۲: استنتاج در مدلهای علّی خطی
- 13. فصل ۱۳: استنتاج در مدلهای علّی غیرخطی
- 14. فصل ۱۴: ماشینهای بردار پشتیبان علی (Causal SVM)
- 15. فصل ۱۵: درختان تصمیم علی (Causal Decision Trees)
- 16. فصل ۱۶: جنگلهای تصادفی علی (Causal Random Forests)
- 17. فصل ۱۷: شبکههای عصبی علی (Causal Neural Networks)
- 18. فصل ۱۸: یادگیری تقویتی علّی (Causal Reinforcement Learning)
- 19. فصل ۱۹: استنتاج علی در یادگیری عمیق
- 20. فصل ۲۰: یادگیری با عامل پنهان (Latent Variable Models)
- 21. فصل ۲۱: استنتاج علی با عوامل پنهان
- 22. فصل ۲۲: مدلهای ساختاری (Structural Models)
- 23. فصل ۲۳: معادلات ساختاری (Structural Equations)
- 24. فصل ۲۴: تشخیص سببی (Causal Discovery)
- 25. فصل ۲۵: الگوریتمهای تشخیص سببی مبتنی بر اطلاعات
- 26. فصل ۲۶: الگوریتمهای تشخیص سببی مبتنی بر رگرسیون
- 27. فصل ۲۷: الگوریتمهای تشخیص سببی مبتنی بر شبکههای عصبی
- 28. فصل ۲۸: تشخیص سببی در دادههای سری زمانی
- 29. فصل ۲۹: تشخیص سببی در دادههای پانلی
- 30. فصل ۳۰: تشخیص سببی در دادههای شبکهای
- 31. فصل ۳۱: تشخیص سببی با دادههای ناقص
- 32. فصل ۳۲: تشخیص سببی با دادههای آلوده
- 33. فصل ۳۳: استنتاج علی مبتنی بر دادههای غیرآزمایشی
- 34. فصل ۳۴: تطبیق امتیاز (Propensity Score Matching)
- 35. فصل ۳۵: وزندهی بر اساس امتیاز (Propensity Score Weighting)
- 36. فصل ۳۶: تحلیل شکاف (Gap Analysis)
- 37. فصل ۳۷: تفاوت در تفاوتها (Difference-in-Differences)
- 38. فصل ۳۸: رگرسیون ناپیوسته (Regression Discontinuity)
- 39. فصل ۳۹: مدلهای کنترلی (Control Function Models)
- 40. فصل ۴۰: شبیهسازی بر اساس عامل (Agent-Based Simulation)
- 41. فصل ۴۱: استنتاج علی از طریق شبیهسازی
- 42. فصل ۴۲: عدم قطعیت در استنتاج علی
- 43. فصل ۴۳: ارزیابی عدم قطعیت مدلهای علی
- 44. فصل ۴۴: اعتبار سنجی مدلهای علی
- 45. فصل ۴۵: معیارهای ارزیابی برای استنتاج علی
- 46. فصل ۴۶: استنتاج علی قوی (Robust Causal Inference)
- 47. فصل ۴۷: حساسیت به عدم مشاهده (Sensitivity to Unobservables)
- 48. فصل ۴۸: استنتاج علی در پزشکی
- 49. فصل ۴۹: استنتاج علی در اقتصاد
- 50. فصل ۵۰: استنتاج علی در علوم اجتماعی
- 51. فصل ۵۱: استنتاج علی در بازاریابی
- 52. فصل ۵۲: استنتاج علی در علوم محیطی
- 53. فصل ۵۳: استنتاج علی در سیستمهای توصیهگر
- 54. فصل ۵۴: استنتاج علی در پردازش زبان طبیعی
- 55. فصل ۵۵: استنتاج علی در بینایی ماشین
- 56. فصل ۵۶: استنتاج علی در تشخیص پزشکی
- 57. فصل ۵۷: استنتاج علی در سیاستگذاری عمومی
- 58. فصل ۵۸: تعمیم (Generalization) در استنتاج علی
- 59. فصل ۵۹: استنتاج علی عادلانه (Fair Causal Inference)
- 60. فصل ۶۰: تفسیرپذیری مدلهای علی
- 61. فصل ۶۱: مفاهیم پیشرفته در تفسیرپذیری
- 62. فصل ۶۲: یادگیری علی فعال (Active Causal Learning)
- 63. فصل ۶۳: طراحی آزمایشهای علی (Causal Experiment Design)
- 64. فصل ۶۴: متا-آنالیز علی (Causal Meta-Analysis)
- 65. فصل ۶۵: استنتاج علی علیرغم تعاریف متعدد
- 66. فصل ۶۶: مدلهای علی برای اثرات غیرخطی
- 67. فصل ۶۷: استنتاج علی در حضور اثرات شبکهای
- 68. فصل ۶۸: استنتاج علی با متغیرهای میانجی
- 69. فصل ۶۹: استنتاج علی با متغیرهای تعدیلگر
- 70. فصل ۷۰: استنتاج علی با متغیرهای آلت (Surrogate Variables)
- 71. فصل ۷۱: استنتاج علی با پیامدهای دوری (Spillover Effects)
- 72. فصل ۷۲: استنتاج علی با پیامدهای متغیر زمانی
- 73. فصل ۷۳: استنتاج علی با پیامدهای چندگانه
- 74. فصل ۷۴: استنتاج علی با خطای اندازهگیری
- 75. فصل ۷۵: استنتاج علی با دادههای گمشده
- 76. فصل ۷۶: استنتاج علی با بایاس انتخاب (Selection Bias)
- 77. فصل ۷۷: استنتاج علی با بایاس اطلاعات (Information Bias)
- 78. فصل ۷۸: استنتاج علی با بایاس اشتباه (Misclassification Bias)
- 79. فصل ۷۹: استنتاج علی با بایاس مقیاس (Scaling Bias)
- 80. فصل ۸۰: استنتاج علی با بایاس سردرگمی (Confounding Bias)
- 81. فصل ۸۱: استنتاج علی با بایاس پنهان (Hidden Bias)
- 82. فصل ۸۲: استنتاج علی با بایاس متقابل (Reverse Causality)
- 83. فصل ۸۳: استنتاج علی با بایاس پویایی (Dynamic Bias)
- 84. فصل ۸۴: استنتاج علی با بایاس مقایسهای (Comparison Bias)
- 85. فصل ۸۵: استنتاج علی با بایاس جمعیتی (Demographic Bias)
- 86. فصل ۸۶: استنتاج علی با بایاس موقعیتی (Situational Bias)
- 87. فصل ۸۷: استنتاج علی با بایاس شناختی (Cognitive Bias)
- 88. فصل ۸۸: استنتاج علی با بایاس حافظه (Memory Bias)
- 89. فصل ۸۹: استنتاج علی با بایاس قضاوت (Judgment Bias)
- 90. فصل ۹۰: استنتاج علی با بایاس اکتشافی (Heuristic Bias)
- 91. فصل ۹۱: استنتاج علی با بایاس تایید (Confirmation Bias)
- 92. فصل ۹۲: استنتاج علی با بایاس در دسترس بودن (Availability Bias)
- 93. فصل ۹۳: استنتاج علی با بایاس لنگر انداختن (Anchoring Bias)
- 94. فصل ۹۴: استنتاج علی با بایاس اثر هاله (Halo Effect)
- 95. فصل ۹۵: استنتاج علی با بایاس خطا (Attribution Error)
- 96. فصل ۹۶: استنتاج علی با بایاس گروه درونی (Ingroup Bias)
- 97. فصل ۹۷: استنتاج علی با بایاس گروه بیرونی (Outgroup Bias)
- 98. فصل ۹۸: استنتاج علی با بایاس رفتار (Behavioral Bias)
- 99. فصل ۹۹: استنتاج علی با بایاس انگیزشی (Motivational Bias)
- 100. فصل ۱۰۰: آینده استنتاج علی در یادگیری ماشین
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلشکارت؛ تجربهای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دورههای واجد شرایط.
مرور فاصلهدار
آمار یادگیری
گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را بهصورت مرحلهای دنبال کنید، فلشکارتها را مرور کنید، دانش خود را با پرسشها و آزمونها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصلهدار هوشمند
با مرور زماندار، کارتهای تازه و کارتهای سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخها به زمانبندی مرورهای بعدی کمک میکند تا تمرین متناسبتری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلشکارتها، فعالیتهای مرور، عملکرد آزمونها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشنتری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحلهبهمرحله
فصلها و بخشهای آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیدهنشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموختهها
با نکتههای آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمونهای پایان فصل، دانستههای خود را تمرین کنید و بخشهایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارتهای تازه و موعد مرور کارتها آماده میکند. شما پاسخ را ارزیابی میکنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم میشود.
دوباره
برای کارتهایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخهایی که با دشواری به یاد آمدهاند.
خوب
برای پاسخهایی که بهدرستی به یاد آوردهاید.
آسان
برای کارتهایی که پاسخ آنها را بهآسانی میدانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم میشود؛ مرور منظم میتواند به تثبیت آموختهها کمک کند، اما بهتنهایی تضمینکننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوههای مختلف تمرین کنید
ساختار دورهها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکتههای ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکتههای رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه میشود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، میتوانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دورههای در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمانهای کوتاه
تبلت و لپتاپ
برای مطالعه و مرور راحتتر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دورههای مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دورههایی که امکان دریافت گواهی برای آنها فعال است، میتوانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلشکارتهای فعال دوره.
✓ قبولی در آزمونهای پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصلها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخههای فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار میگیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر میشود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و بهخودیخود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدمبهقدم دانش و مهارتهایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه
یادگیری هوشمند، قدمبهقدم
با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونههایی از فضای یادگیری، فلشکارتها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلشکارتهای آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.