کتاب چارچوب تحول‌آفرین هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ریزش دانشجویان در آموزش از راه دور با استفاده از RAG، مهندسی پرامپت و همجوشی بین‌مدالی
, ,

کتاب چارچوب تحول‌آفرین هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ریزش دانشجویان در آموزش از راه دور با استفاده از RAG، مهندسی پرامپت و همجوشی بین‌مدالی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018839 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 چارچوب تحول‌آفرین هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ریزش دانشجویان در آموزش از راه دور با استفاده از RAG، مهندسی پرامپت و همجوشی بین‌مدالی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری

موضوع میانی: پیش‌بینی و مداخله در ریزش تحصیلی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
  • 2. مقدمه‌ای بر ریزش تحصیلی و اهمیت پیش‌بینی آن
  • 3. چالش‌های پیش‌بینی ریزش تحصیلی در آموزش از راه دور
  • 4. مروری بر مدل‌های کلاسیک و معاصر پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 5. معرفی چارچوب تحول‌آفرین هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 6. مروری بر مفاهیم RAG (بازیابی-افزایش مولد)
  • 7. اصول کارکرد RAG و مزایای آن در پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 8. معرفی مهندسی پرامپت و اهمیت آن در هوش مصنوعی
  • 9. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر برای پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 10. مروری بر همجوشی بین‌مدالی و کاربرد آن در داده‌های آموزشی
  • 11. آشنایی با انواع داده‌های آموزشی (متنی، صوتی، تصویری)
  • 12. اهمیت استفاده از داده‌های چندوجهی برای پیش‌بینی دقیق‌تر
  • 13. مروری بر معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی (Transformer، GAN)
  • 14. نقش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 15. انتخاب ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی چارچوب
  • 16. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه R و RStudio
  • 17. آشنایی با کتابخانه‌های R برای پردازش متن و داده‌ها (tidyverse, etc.)
  • 18. آشنایی با کتابخانه‌های R برای یادگیری ماشین (caret, etc.)
  • 19. آشنایی با کتابخانه‌های R برای RAG (reticulate, etc.)
  • 20. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
  • 21. تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 22. تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌های غیرمتنی
  • 23. مهندسی ویژگی‌های مرتبط با ریزش تحصیلی
  • 24. شناسایی الگوهای رفتاری دانشجویان در داده‌ها
  • 25. استفاده از روش‌های EDA (تحلیل اکتشافی داده‌ها)
  • 26. انتخاب و ارزیابی معیارهای ارزیابی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 27. طراحی معماری RAG برای پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 28. ایجاد پایگاه داده برداری (Vector Database)
  • 29. وارد کردن داده‌ها به پایگاه داده برداری
  • 30. طراحی موتور بازیابی (Retrieval Engine)
  • 31. بهینه‌سازی موتور بازیابی
  • 32. طراحی پرامپت‌های پیشرفته برای LLMs
  • 33. اصول مهندسی پرامپت برای داده‌های آموزشی
  • 34. بهبود پرامپت‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف
  • 35. استفاده از LLMs برای تولید توضیحات و بینش‌ها
  • 36. همجوشی داده‌های متنی و غیرمتنی
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های همجوشی بین‌مدالی
  • 38. آموزش و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 39. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 40. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 41. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 42. تجزیه و تحلیل خطا و بهبود مدل
  • 43. استفاده از مدل برای پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 44. پیاده‌سازی یک داشبورد برای تجسم نتایج
  • 45. تفسیر و تحلیل خروجی‌های مدل
  • 46. ارائه توصیه‌های مبتنی بر داده‌ها
  • 47. مداخله‌های شخصی‌سازی شده برای دانشجویان در معرض خطر
  • 48. ایجاد سیستم هشداردهنده زودهنگام
  • 49. پیاده‌سازی یک سیستم بازخورد
  • 50. اهمیت حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 51. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 52. بررسی موارد استفاده (Case studies)
  • 53. مطالعه موردی: پیش‌بینی ریزش تحصیلی در یک دانشگاه مجازی
  • 54. مطالعه موردی: استفاده از داده‌های تعامل دانشجویی
  • 55. مطالعه موردی: پیاده‌سازی سیستم هشداردهنده در مقیاس بزرگ
  • 56. بهبود و توسعه چارچوب
  • 57. ادغام داده‌های جدید و به‌روزرسانی مدل
  • 58. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. بهینه‌سازی مدل برای مقیاس‌پذیری
  • 60. استفاده از مدل در زمان واقعی
  • 61. چالش‌ها و راه‌حل‌های آینده
  • 62. محدودیت‌های مدل و راه‌های غلبه بر آن‌ها
  • 63. نقش هوش مصنوعی در آینده آموزش از راه دور
  • 64. ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های مدیریت یادگیری (LMS)
  • 65. تأثیر هوش مصنوعی بر نقش‌های آموزشی
  • 66. آشنایی با چارچوب‌های متن باز و کتابخانه‌های هوش مصنوعی
  • 67. مروری بر معماری‌های پیشرفته RAG
  • 68. مدل‌های پیشرفته LLM و کاربرد آن‌ها
  • 69. بهبود عملکرد RAG با تکنیک‌های پیشرفته
  • 70. بهبود مهندسی پرامپت با تکنیک‌های پیشرفته
  • 71. بهبود همجوشی بین‌مدالی با تکنیک‌های پیشرفته
  • 72. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 73. استفاده از روش‌های یادگیری غیرنظارتی (Unsupervised Learning)
  • 74. مدل‌سازی سری زمانی برای پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 75. بهبود پیش‌بینی با استفاده از داده‌های رفتاری دانشجویان
  • 76. نقش شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 77. استفاده از روش‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
  • 78. استفاده از روش‌های بینایی کامپیوتری (Computer Vision)
  • 79. ارزیابی قابلیت اطمینان و پایداری مدل
  • 80. راه‌اندازی سیستم پیش‌بینی ریزش تحصیلی
  • 81. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
  • 82. مدیریت و نگهداری سیستم
  • 83. ارتقاء مداوم مدل
  • 84. تجربه کاربری و رابط کاربری
  • 85. طراحی یک رابط کاربری جذاب و کاربرپسند
  • 86. ایجاد گزارش‌های قابل فهم
  • 87. ارائه نتایج به ذی‌نفعان
  • 88. متریک‌های ارزیابی پیشرفته
  • 89. مقایسه با مدل‌های موجود
  • 90. استفاده از روش‌های توضیح‌پذیری هوش مصنوعی (XAI)
  • 91. بررسی تأثیرات اجتماعی و اقتصادی
  • 92. ارزیابی هزینه‌ها و مزایای پیاده‌سازی
  • 93. آینده پژوهی و نوآوری در این حوزه
  • 94. ترندهای نوظهور در هوش مصنوعی و آموزش
  • 95. اخلاقیات و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 96. آماده‌سازی برای چالش‌های آینده
  • 97. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی دوره
  • 98. ارائه پروژه پایانی
  • 99. منابع و مراجع
  • 100. پرسش و پاسخ

📚 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 چارچوب تحول‌آفرین هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ریزش دانشجویان در آموزش از راه دور با استفاده از RAG، مهندسی پرامپت و همجوشی بین‌مدالی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا