, ,

کتاب هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک

موضوع کلی: مفاهیم و پیاده‌سازی هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های بنیادین هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: تاریخچه و تعاریف
  • 2. آزمون تورینگ و فلسفه هوش مصنوعی
  • 3. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 4. مروری بر ساختمان داده‌های کلیدی: لیست‌ها، صف‌ها و پشته‌ها
  • 5. مفهوم گراف و نمایش آن در کامپیوتر برای حل مسائل
  • 6. عامل‌های هوشمند و محیط آن‌ها (Agents and Environments)
  • 7. انواع عامل‌ها: از عامل واکنشی ساده تا عامل مبتنی بر هدف
  • 8. تعریف مسئله با فضای حالت (State-Space Problem Formulation)
  • 9. پیاده‌سازی اولین پروژه: نمایش یک فضای حالت ساده
  • 10. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها: زمان، فضا، کامل بودن و بهینگی
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه (Uninformed Search)
  • 12. الگوریتم جستجوی اول سطح (BFS): مفاهیم و تئوری
  • 13. پیاده‌سازی جستجوی اول سطح با استفاده از صف
  • 14. کاربرد BFS: حل مسئله کوتاه‌ترین مسیر در گراف بی‌وزن
  • 15. الگوریتم جستجوی اول عمق (DFS): مفاهیم و تئوری
  • 16. پیاده‌سازی جستجوی اول عمق با استفاده از پشته (روش تکراری)
  • 17. پیاده‌سازی بازگشتی جستجوی اول عمق
  • 18. مقایسه BFS و DFS: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
  • 19. الگوریتم جستجوی با هزینه یکنواخت (UCS)
  • 20. پیاده‌سازی UCS با استفاده از صف اولویت (Priority Queue)
  • 21. جستجوی عمقی با عمق محدود (DLS) و مشکل انتخاب عمق
  • 22. جستجوی عمقی تکرار شونده (IDS)
  • 23. پیاده‌سازی و تحلیل الگوریتم IDS
  • 24. جستجوی دوطرفه (Bidirectional Search) و پیچیدگی‌های آن
  • 25. پروژه بخش جستجوی ناآگاهانه: حل مسئله ماز (Maze)
  • 26. مقدمه‌ای بر جستجوی آگاهانه (Informed/Heuristic Search)
  • 27. مفهوم تابع هیوریستیک (Heuristic Function)
  • 28. الگوریتم جستجوی حریصانه بهترین-اول (Greedy Best-First Search)
  • 29. پیاده‌سازی جستجوی حریصانه و تحلیل معایب آن
  • 30. الگوریتم جستجوی *A (A-Star): مفاهیم و تئوری
  • 31. پیاده‌سازی گره‌ها و لیست‌های باز و بسته برای *A
  • 32. پیاده‌سازی حلقه اصلی الگوریتم *A
  • 33. هیوریستیک‌های قابل قبول (Admissible) و سازگار (Consistent)
  • 34. اهمیت هیوریستیک‌های قابل قبول در بهینگی *A
  • 35. تحلیل مسئله پازل هشت (8-Puzzle)
  • 36. طراحی هیوریستیک برای پازل هشت: فاصله منهتن
  • 37. طراحی هیوریستیک برای پازل هشت: تعداد خانه‌های نابجا
  • 38. پیاده‌سازی حل پازل هشت با الگوریتم *A
  • 39. مقایسه عملکرد هیوریستیک‌های مختلف در پازل هشت
  • 40. هیوریستیک‌های با حافظه و بهبودهای *A
  • 41. مقدمه‌ای بر جستجوی محلی (Local Search)
  • 42. الگوریتم تپه‌نوردی (Hill Climbing)
  • 43. مشکلات تپه‌نوردی: بیشینه محلی، فلات و لبه‌ها
  • 44. الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing)
  • 45. مقدمه‌ای بر جستجوی تخاصمی و نظریه بازی‌ها (Adversarial Search)
  • 46. الگوریتم Minimax برای بازی‌های دو نفره نوبتی
  • 47. پیاده‌سازی ساختار درخت بازی برای دوز (Tic-Tac-Toe)
  • 48. پیاده‌سازی تابع ارزیابی (Evaluation Function) برای دوز
  • 49. پیاده‌سازی بازگشتی الگوریتم Minimax
  • 50. بهینه‌سازی با هرس آلفا-بتا (Alpha-Beta Pruning)
  • 51. مفاهیم آلفا و بتا و نحوه عملکرد هرس
  • 52. پیاده‌سازی الگوریتم Minimax با هرس آلفا-بتا
  • 53. مقایسه عملکرد Minimax و آلفا-بتا در عمل
  • 54. تکنیک‌های پیشرفته‌تر: جستجوی محدود در عمق و توابع ارزیابی پیچیده‌تر
  • 55. پروژه بخش بازی: ساخت یک عامل هوشمند برای بازی دوز
  • 56. مقدمه‌ای بر مسائل ارضای محدودیت (CSP)
  • 57. فرموله‌بندی مسائل به صورت CSP: متغیرها، دامنه‌ها و محدودیت‌ها
  • 58. الگوریتم جستجوی بازگشتی (Backtracking Search) برای CSP
  • 59. پیاده‌سازی جستجوی بازگشتی
  • 60. هیوریستیک‌ها در CSP: متغیر با کمترین مقادیر مجاز (MRV)
  • 61. هیوریستیک‌ها در CSP: هیوریستیک درجه (Degree Heuristic)
  • 62. هیوریستیک‌ها در CSP: انتخاب مقدار با کمترین محدودیت (LCV)
  • 63. انتشار محدودیت و سازگاری کمان (Arc Consistency)
  • 64. الگوریتم AC-3
  • 65. پیاده‌سازی مسئله رنگ‌آمیزی نقشه استرالیا به عنوان یک CSP
  • 66. مقدمه‌ای بر بازنمایی دانش و استدلال منطقی
  • 67. منطق گزاره‌ای (Propositional Logic): نمادها و مفاهیم
  • 68. جدول درستی و استلزام منطقی
  • 69. قواعد استنتاج: Modus Ponens و Resolution
  • 70. پیاده‌سازی یک پایگاه دانش ساده در منطق گزاره‌ای
  • 71. زنجیره‌سازی پیش‌رو (Forward Chaining)
  • 72. زنجیره‌سازی پس‌رو (Backward Chaining)
  • 73. پیاده‌سازی یک موتور استنتاج ساده با زنجیره‌سازی پیش‌رو
  • 74. سیستم‌های خبره (Expert Systems): معماری و کاربردها
  • 75. ساخت یک سیستم خبره کوچک مبتنی بر قانون
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 77. یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 78. یادگیری مفهوم (Concept Learning)
  • 79. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 80. الگوریتم ID3 برای ساخت درخت تصمیم
  • 81. مفهوم آنتروپی و بهره اطلاعات (Information Gain)
  • 82. پیاده‌سازی محاسبه آنتروپی و بهره اطلاعات
  • 83. پیاده‌سازی الگوریتم ساخت درخت تصمیم ID3
  • 84. کار با مجموعه داده و پیش‌پردازش آن
  • 85. آزمایش درخت تصمیم بر روی یک مجموعه داده ساده
  • 86. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 87. چالش‌های درک زبان توسط ماشین
  • 88. قطعه‌بندی متن (Tokenization) و تحلیل واژگانی
  • 89. گرامرهای مستقل از متن (Context-Free Grammars)
  • 90. تجزیه (Parsing): تجزیه بالا به پایین و پایین به بالا
  • 91. پیاده‌سازی یک تجزیه‌گر بازگشتی نزولی ساده (Recursive Descent Parser)
  • 92. شبکه‌های معنایی (Semantic Networks) برای بازنمایی معنا
  • 93. تشخیص الگو و تطبیق کلمات کلیدی
  • 94. ساخت یک ربات گفتگوگر ساده (Chatbot) به سبک ELIZA
  • 95. پروژه نهایی: ترکیب الگوریتم‌ها برای یک عامل هوشمند
  • 96. مروری بر محدودیت‌های هوش مصنوعی کلاسیک
  • 97. نگاهی به هوش مصنوعی مدرن: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 98. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی برای یادگیری
  • 99. منابع بیشتر و مسیرهای مطالعاتی پیشرفته در هوش مصنوعی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب هوش مصنوعی از ابتدا: پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های کلاسیک”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا