فلش‌کارت‌های آموزشی استنتاج خودکار روابط علی در مستندات طراحی سیستم

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استنتاج خودکار روابط علی در مستندات طراحی سیستم

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل طراحی سیستم‌ها (System Design Cause Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر استنتاج علی
• 2. تعریف روابط علی
• 3. مبانی استنتاج خودکار
• 4. داده کاوی و روابط علی
• 5. استفاده از مستندات طراحی سیستم
• 6. مستندات طراحی سیستم چیست؟
• 7. انواع مستندات طراحی
• 8. محتوای مستندات طراحی
• 9. چالش های استنتاج علی
• 10. محدودیت های روش های فعلی
• 11. نیاز به اتوماسیون
• 12. معماری سیستم
• 13. اجزای سیستم
• 14. ارتباط بین اجزا
• 15. جریان داده
• 16. کنترل جریان
• 17. وابستگی های سیستمی
• 18. نیت طراح
• 19. یافته های مستندات
• 20. نشانگرهای علی در متن
• 21. الگوهای زبانی روابط علی
• 22. فعل های نشانگر علی
• 23. قیدها و عبارت های نشانه گر علی
• 24. ترکیب نشانگرها
• 25. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 26. توکن سازی
• 27. ریشه یابی کلمات
• 28. برچسب گذاری بخش گفتار (POS Tagging)
• 29. تشخیص موجودیت نام گذاری شده (NER)
• 30. تشخیص وابستگی
• 31. استخراج روابط
• 32. مدل های زبان
• 33. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 34. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
• 35. ترنسفورمرها
• 36. مدل های مبتنی بر دانش
• 37. هوش مصنوعی مبتنی بر قواعد
• 38. پایگاه های دانش
• 39. آنتولوژی ها
• 40. مدل سازی علی
• 41. مفهوم علت و معلول
• 42. مدل های سببی
• 43. گراف های علی
• 44. ساختار گراف های علی
• 45. گره ها و یال ها در گراف های علی
• 46. وزن دهی یال ها
• 47. استنتاج در گراف های علی
• 48. قواعد استنتاج
• 49. قضایای بیز
• 50. استنتاج علی در زمان واقعی
• 51. تکنیک های یادگیری ماشین
• 52. یادگیری نظارت شده
• 53. یادگیری بدون نظارت
• 54. یادگیری نیمه نظارت شده
• 55. طبقه بندی کننده ها
• 56. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
• 57. جنگل های تصادفی (Random Forests)
• 58. شبکه های عصبی عمیق (DNN)
• 59. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 60. پردازش زبان طبیعی عصبی (N-NLP)
• 61. یادگیری عمیق برای استخراج رابطه
• 62. استخراج روابط سببی از متن
• 63. شناسایی علل بالقوه
• 64. شناسایی معلول های بالقوه
• 65. مدیریت عدم قطعیت
• 66. ارزیابی دقت مدل
• 67. متریک های ارزیابی
• 68. دقت (Precision)
• 69. بازیابی (Recall)
• 70. امتیاز F1
• 71. مجموعه داده های آموزشی
• 72. ساخت مجموعه داده
• 73. حاشیه نویسی داده ها
• 74. اعتبار سنجی مجموعه داده
• 75. کالیبراسیون مدل
• 76. تفسیرپذیری نتایج
• 77. نمایش بصری روابط علی
• 78. قابلیت اطمینان مدل
• 79. مقیاس پذیری الگوریتم ها
• 80. کارایی محاسباتی
• 81. مدیریت حجم بالای داده
• 82. کاربرد در چرخه عمر توسعه نرم افزار
• 83. یافتن مشکلات احتمالی
• 84. پیش بینی خرابی ها
• 85. بهینه سازی طراحی
• 86. مستندات پویا
• 87. مدیریت دانش
• 88. مستند سازی سیستم های پیچیده
• 89. سیستم های توزیع شده
• 90. سیستم های ابری
• 91. سیستم های اینترنت اشیا (IoT)
• 92. معماری میکروسرویس
• 93. استنتاج علی در معماری های جدید
• 94. چالش های خاص معماری های جدید
• 95. ملاحظات اخلاقی
• 96. حریم خصوصی داده ها
• 97. سوگیری در مدل ها
• 98. تفسیر نتایج برای ذینفعان
• 99. ارتباطات
• 100. طراحی رابط کاربری