MAPress
کتاب پروژه‌محور: پیش‌بینی و تحلیل پیشرفت تحصیلی با هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

کتاب پروژه‌محور: پیش‌بینی و تحلیل پیشرفت تحصیلی با هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 پروژه‌محور: پیش‌بینی و تحلیل پیشرفت تحصیلی با هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: کاربرد علم داده در علوم تربیتی و آموزشی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با علم داده و کاربردهای آن
  • 3. مقدمه‌ای بر علوم تربیتی و داده‌های آموزشی
  • 4. مروری بر آزمون PISA و داده‌های آن
  • 5. درک چارچوب PISA 2018 برای ریاضیات
  • 6. آشنایی با نرم‌افزارهای آماری و علم داده (Python & R)
  • 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Jupyter Notebook)
  • 8. آشنایی با کتابخانه‌های Pandas و NumPy در Python
  • 9. کار با داده‌های جداول و آرایه‌ها در Python
  • 10. وارد کردن و بررسی داده‌های PISA 2018
  • 11. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
  • 12. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 13. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 14. مهندسی ویژگی: استخراج ویژگی‌های جدید از داده‌ها
  • 15. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): آمار توصیفی
  • 16. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
  • 17. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): مصورسازی داده‌ها با Seaborn
  • 18. رسم نمودارهای توزیع و هیستوگرام
  • 19. رسم نمودارهای پراکنش و همبستگی
  • 20. رسم نمودارهای جعبه‌ای و ویولن
  • 21. بررسی روابط بین متغیرهای مستقل و متغیر هدف (پیشرفت ریاضی)
  • 22. مبانی یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 23. رگرسیون خطی: اصول و کاربردها
  • 24. رگرسیون لجستیک: اصول و کاربردها
  • 25. درخت‌های تصمیم: اصول و کاربردها
  • 26. جنگل‌های تصادفی (Random Forests): اصول و کاربردها
  • 27. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): اصول و کاربردها
  • 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیونی (MSE, RMSE, MAE, R-squared)
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 30. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 32. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 33. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 34. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 35. ساخت مدل رگرسیونی برای پیش‌بینی پیشرفت ریاضی
  • 36. ساخت مدل طبقه‌بندی برای پیش‌بینی سطوح پیشرفت ریاضی
  • 37. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی پیشرفت ریاضی
  • 38. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف یادگیری ماشین
  • 39. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 40. مبانی هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 41. اهمیت XAI در علوم تربیتی
  • 42. روش‌های XAI: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • 43. روش‌های XAI: SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • 44. کاربرد LIME برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل
  • 45. تفسیر نتایج LIME
  • 46. کاربرد SHAP برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل
  • 47. تفسیر نتایج SHAP
  • 48. توضیح اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance) با SHAP
  • 49. توضیح وابستگی ویژگی‌ها (Feature Dependence) با SHAP
  • 50. استفاده از SHAP برای شناسایی تعاملات بین ویژگی‌ها
  • 51. تحلیل اثر متقابل ویژگی‌ها بر پیشرفت ریاضی
  • 52. بررسی ویژگی‌های مؤثر بر پیشرفت ریاضی بر اساس XAI
  • 53. مقایسه نتایج XAI با یافته‌های تحقیقات قبلی
  • 54. بررسی عوامل زمینه‌ای مؤثر بر پیشرفت ریاضی (جنسیت، نژاد، وضعیت اقتصادی)
  • 55. تحلیل تفاوت‌های بین کشورها در عوامل مؤثر بر پیشرفت ریاضی
  • 56. بررسی نقش سیاست‌های آموزشی در پیشرفت ریاضی
  • 57. ارائه پیشنهادات سیاستی بر اساس نتایج XAI
  • 58. محدودیت‌های XAI و چالش‌های تفسیر نتایج
  • 59. اعتبارسنجی نتایج XAI با استفاده از روش‌های آماری
  • 60. بررسی سوگیری‌ها در داده‌ها و مدل‌ها
  • 61. تأثیر سوگیری‌ها بر نتایج XAI
  • 62. راه‌های کاهش سوگیری‌ها در مدل‌ها
  • 63. بررسی ملاحظات اخلاقی در استفاده از XAI در آموزش
  • 64. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در استفاده از XAI
  • 65. حریم خصوصی داده‌ها و حفاظت از اطلاعات دانش‌آموزان
  • 66. ارائه گزارش نتایج به ذینفعان (معلمان، دانش‌آموزان، سیاست‌گذاران)
  • 67. مصورسازی نتایج XAI برای فهم بهتر
  • 68. توسعه داشبوردهای تعاملی برای کاوش در نتایج XAI
  • 69. به‌کارگیری XAI در طراحی مداخلات آموزشی
  • 70. به‌کارگیری XAI در شخصی‌سازی یادگیری
  • 71. ارائه بازخورد معنادار به دانش‌آموزان با استفاده از XAI
  • 72. استفاده از XAI برای بهبود عملکرد معلمان
  • 73. طراحی ابزارهای مبتنی بر XAI برای کمک به معلمان
  • 74. ارزیابی اثربخشی مداخلات مبتنی بر XAI
  • 75. مطالعات موردی: کاربرد XAI در مدارس و سیستم‌های آموزشی
  • 76. بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی XAI در آموزش
  • 77. آینده XAI در آموزش و پرورش
  • 78. جمع‌بندی دوره و مرور مباحث کلیدی
  • 79. پروژه نهایی: پیش‌بینی و تحلیل پیشرفت تحصیلی در یک مجموعه داده جدید
  • 80. انتخاب مجموعه داده و تعریف مسئله
  • 81. پیاده‌سازی کامل فرآیند علم داده (از جمع‌آوری داده تا XAI)
  • 82. ارائه گزارش نهایی پروژه
  • 83. ارزیابی پروژه‌ها و ارائه بازخورد
  • 84. بررسی مقالات مرتبط و به‌روز در زمینه XAI و آموزش
  • 85. منابع تکمیلی و راهنمایی برای یادگیری بیشتر
  • 86. بحث و تبادل نظر در مورد کاربردهای XAI در آموزش
  • 87. توسعه مهارت‌های ارائه و ارتباطات علمی
  • 88. آماده‌سازی برای مصاحبه شغلی در زمینه علم داده و آموزش
  • 89. ایجاد رزومه و پورتفولیو برای نمایش مهارت‌ها
  • 90. شبکه‌سازی با متخصصان و همکاران در حوزه علم داده و آموزش
  • 91. آشنایی با فرصت‌های شغلی در زمینه علم داده و آموزش
  • 92. نوشتن پروپوزال برای پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه XAI و آموزش
  • 93. آموزش روش‌های تحقیق در علم داده و آموزش
  • 94. آشنایی با مجلات علمی معتبر در زمینه علم داده و آموزش
  • 95. نوشتن مقاله علمی بر اساس نتایج پروژه
  • 96. ارائه مقاله در کنفرانس‌های علمی
  • 97. انتشار مقاله در مجلات علمی معتبر

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.