لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
مغزهای دیجیتال: ظهور هوش مصنوعی
Digital Brains: The Rise of Artificial Intelligence
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
با دوره آموزشی ما که برای تبدیل افراد مبتدی به حرفه ای با هوش مصنوعی طراحی شده است، قفل قدرت هوش مصنوعی را باز کنید. اهمیت و کاربردهای هوش مصنوعی: اهمیت هوش مصنوعی را در بخشهای مختلف مانند مراقبتهای بهداشتی، مالی، و حملونقل و اینکه چگونه هوش مصنوعی اخلاق و تأثیر اجتماعی را تغییر میدهد، بررسی کنید: ملاحظات اخلاقی پیرامون هوش مصنوعی، از جمله مسائل مربوط به حریم خصوصی، تعصب، و اجتماعی را بررسی کنید. تاثیرات منطق و استدلال فناوری هوش مصنوعی: اصول استدلال منطقی و نحوه استفاده از آنها در هوش مصنوعی را برای تصمیم گیری و استنتاج آگاهانه بیاموزید. احتمال و آمار: به دست آوردن دانش در مورد احتمالات و روش های آماری برای درک و ساخت مدل های هوش مصنوعی، از جمله تجزیه و تحلیل داده ها، الگوریتم های جستجو: مطالعه الگوریتم های جستجو که برای حل مسئله هوش مصنوعی اساسی هستند، مانند جستجوی عمقی، جستجوی اولیه، و جستجوی الف* بازنمایی دانش: درک نحوه نمایش دانش در سیستم های هوش مصنوعی، از جمله روش هایی مانند شبکه های معنایی، هستی شناسی ها و فریم ها. مبانی یادگیری ماشین: مفاهیم اصلی یادگیری ماشین را بیاموزید، از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، و کاربردهای آنها در یادگیری تقویتی در دنیای واقعی: تکنیک های یادگیری تقویتی، از جمله انواع و الگوریتم ها را کاوش کنید و نحوه استفاده از آنها برای آموزش مدل ها را درک کنید. پیاده سازی عملی: استفاده از دانش نظری در کارهای عملی مانند توسعه مدل های هوش مصنوعی، پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین. پیش نیازها: دانش برنامه نویسی پایه: آشنایی با مفاهیم برنامه نویسی و حداقل یک زبان برنامه نویسی مانند پایتون یا جاوا برای پیاده سازی الگوریتم ها و مدل های هوش مصنوعی ضروری است. مهارت در ریاضیات: یک پایه قوی در ریاضیات، به ویژه در زمینه هایی مانند جبر، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات و آمار، برای درک و به کارگیری تکنیک های هوش مصنوعی ضروری است. درک مبانی علوم کامپیوتر: دانش مفاهیم اساسی علوم کامپیوتر مانند ساختارهای داده، الگوریتم ها و اصول اولیه سیستم های کامپیوتری مفید است. علاقه به هوش مصنوعی: علاقه واقعی به یادگیری در مورد فناوریهای هوش مصنوعی و کاربردهای آن، تجربه یادگیری و مشارکت در دوره را افزایش میدهد. مهارتهای حل مسئله: توانایی رویکرد و حل تحلیلی مشکلات، زیرا هوش مصنوعی اغلب شامل مقابله با چالشهای پیچیده و توسعه راهحلها میشود. آشنایی با تجزیه و تحلیل داده ها: درک اساسی از تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها، زیرا کار با داده ها جنبه حیاتی توسعه هوش مصنوعی است. دانش اولیه مفاهیم یادگیری ماشین: اگرچه اجباری نیست، برخی از دانش مقدماتی مفاهیم یادگیری ماشین می تواند برای درک موضوعات پیشرفته تر تحت پوشش دوره مفید باشد. تمایل به مشارکت در پروژه های عملی: این دوره شامل تکالیف و پروژه های عملی است، بنابراین تمایل به مشارکت فعال و به کارگیری دانش نظری مهم است.
مقدمه
این دوره کاوش دقیقی از هوش مصنوعی (AI) ارائه میکند، ایدهآل برای کسانی که تازه وارد این رشته شدهاند یا به دنبال افزایش دانش پایه خود هستند. از طریق یک رویکرد ساختاریافته، دانشآموزان بینشی در مورد تاریخچه هوش مصنوعی، برنامههای کاربردی و ملاحظات اخلاقی کسب میکنند و زمینهای قوی برای مطالعه بیشتر یا کاربرد عملی ایجاد میکنند.
بخش 1: مقدمه ای بر هوش مصنوعی
در این بخش اولیه، دانشآموزان سفری را آغاز میکنند تا بفهمند هوش مصنوعی چیست و چگونه در طول زمان تکامل یافته است. اولین سخنرانی تعریف بنیادی هوش مصنوعی را معرفی میکند و یک نمای کلی تاریخی ارائه میدهد و توسعه آن را از مفاهیم اولیه تا پیشرفتهای معاصر ردیابی میکند. اهمیت هوش مصنوعی از طریق کاربردهای متنوع آن برجسته می شود و تأثیر تحول آفرین آن را در بخش های مختلف، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امور مالی نشان می دهد. این بخش با بررسی انتقادی اخلاق هوش مصنوعی و تأثیرات اجتماعی به پایان می رسد و به نگرانی هایی مانند تعصب، حریم خصوصی و پیامدهای آینده فناوری های هوش مصنوعی می پردازد. این بخش تضمین میکند که دانشآموزان نه تنها جنبههای فنی هوش مصنوعی را درک میکنند، بلکه از زمینههای گستردهتر و ملاحظات اخلاقی آن نیز قدردانی میکنند.
بخش 2: مبانی هوش مصنوعی
این بخش به اصول اصلی که اساس هوش مصنوعی را تشکیل میدهند میپردازد. این با مقدمه ای بر مفاهیم اساسی مانند منطق و استدلال آغاز می شود که برای توسعه سیستم های هوش مصنوعی قادر به تصمیم گیری آگاهانه بسیار مهم هستند. سپس دانشآموزان احتمالات و آمار را بررسی میکنند، عناصر اساسی که مدلهای هوش مصنوعی را قادر میسازد تا با عدم قطعیت کنار بیایند و پیشبینی کنند. این دوره با نگاهی عمیق به الگوریتمهای جستجو ادامه مییابد که برای حل مسئله در هوش مصنوعی بسیار مهم هستند. بازنمایی دانش و استدلال نیز پوشش داده شده است، با تمرکز بر چگونگی ساختار و استفاده اطلاعات در سیستمهای هوش مصنوعی برای شبیهسازی درک انسانمانند. این بخش دانشآموزان را با دانش نظری و عملی مورد نیاز برای درک و ساخت سیستمهای هوش مصنوعی مجهز میکند.
بخش 3: یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی
این بخش با تمرکز بر یادگیری ماشین، دانشآموزان را با یکی از پویاترین و سریعترین حوزههای هوش مصنوعی آشنا میکند. سفر با مروری بر یادگیری ماشین آغاز می شود و نقش و اهمیت آن را در چشم انداز گسترده تر هوش مصنوعی توضیح می دهد. سپس دانشآموزان به یادگیری تحت نظارت میپردازند، جایی که میآموزند چگونه مدلها بر روی دادههای برچسبگذاری شده برای پیشبینی آموزش داده میشوند. یادگیری بدون نظارت، با تمرکز بر تکنیک هایی که الگوهای پنهان در داده های بدون برچسب را آشکار می کند، دنبال می شود. این بخش همچنین روشهای خوشهبندی و اندازهگیری فاصله را پوشش میدهد که برای گروهبندی نقاط داده و تجزیه و تحلیل شباهتها ضروری است. تکنیکهای کاهش ابعاد برای سادهسازی مجموعههای داده پیچیده مورد بررسی قرار میگیرند، در حالی که یادگیری قوانین تداعی بینشهایی را درباره روابط بین متغیرها ارائه میدهد. این بخش با یادگیری تقویتی به پایان می رسد و در مورد انواع و کاربردهای آن بحث می کند، جایی که عوامل یاد می گیرند از طریق آزمون و خطا تصمیم بگیرند. این کاوش جامع یادگیری ماشینی دانش آموزان را با مهارت هایی برای پیاده سازی و آزمایش تکنیک های مختلف یادگیری در هوش مصنوعی مجهز می کند.
نتیجه گیری
در پایان دوره، دانشآموزان درک کاملی از هوش مصنوعی خواهند داشت که شامل توسعه تاریخی، اصول اصلی و تکنیکهای یادگیری ماشینی میشود. آنها قادر خواهند بود از این دانش برای تجزیه و تحلیل انتقادی سیستم های هوش مصنوعی، درک کاربردهای آنها و قدردانی از ملاحظات اخلاقی موجود استفاده کنند. این بنیاد دانش آموزان را برای مطالعات پیشرفته یا کاربرد عملی در پروژه های هوش مصنوعی آماده می کند.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه ای بر هوش مصنوعی
Introduction to Artificial Intelligence
تعریف و تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
Definition and Brief History of AI
اهمیت و کاربردهای هوش مصنوعی
Importance and Applications of AI
اخلاق هوش مصنوعی و تأثیرات اجتماعی
AI Ethics and Societal Impacts
مسابقه مقدماتی
Intro Quiz
مبانی هوش مصنوعی
Foundations of Artificial Intelligence
مقدمه
Introduction
منطق و استدلال
Logic and Reasoning
آزمون منطق و استدلال
Quiz on Logic and Reasoning
احتمال و آمار
Probability and Statistics
آزمون احتمالات و آمار
Quiz on Probability and Statistics
الگوریتم های جستجو
Search Algorithms
امتحان در مورد الگوریتم های جستجو
Quiz on Search Algorithms
بازنمایی دانش و استدلال
Knowledge Representation and Reasoning
آزمون بازنمایی دانش و استدلال
Quiz on Knowledge Representation and Reasoning
یادگیری ماشینی هوش مصنوعی
Machine Learning of Artificial Intelligence
مقدمه ای بر هوش مصنوعی یادگیری ماشینی
Introduction to Machine Learning AI
یادگیری تحت نظارت
Supervised Learning
یادگیری بدون نظارت
Unsupervised Learning
آزمون یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
Quiz on Supervised and Unsupervised learning
خوشه بندی
Clustering
اندازه گیری فاصله
Distance Measures
کاهش ابعاد
Dimensionality Reduction
آموزش قوانین انجمن
Association Rule Learning
یادگیری تقویتی
Reinforcement Learning
انواع یادگیری تقویتی قسمت 1
Types of Reinforcement Learning Part 1
انواع یادگیری تقویتی قسمت 2
Types of Reinforcement Learning Part 2
یادگیری عمیق
Deep Learning
مبانی شبکه های عصبی
Neural Networks Basics
مقدمه یادگیری عمیق
Deep Learning Introduction
شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)
Convolutional Neural Networks (CNNs)
شبکه های عصبی مکرر (RNN)
Recurrent Neural Networks (RNN)
مدل های مولد
Generative Models
آموزش انتقال و تنظیم دقیق
Transfer Learning and Fine Tuning
پردازش زبان طبیعی (NLP)
Natural Language Processing (NLP)
مبانی NLP
Basics of NLP
پیش پردازش متن
Text Preprocessing
طبقه بندی متن
Text Classification
شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER)
Named Entity Recognition (NER)
تحلیل احساسات
Sentiment Analysis
مدلهای تولید زبان (BERT، GPT)
Language Generation Models (BERT, GPT)
کامپیوتر ویژن
Computer Vision
مبانی پردازش تصویر
Image Processing Basics
استخراج ویژگی
Feature Extraction
تشخیص شی
Object Detection
تقسیم بندی تصویر
Image Segmentation
تولید تصویر
Image Generation
رباتیک و هوش مصنوعی
Robotics and AI
مقدمه ای بر رباتیک
Introduction to Robotics
فناوری های هوش مصنوعی مورد استفاده در رباتیک
AI Technologies Used in Robotics
نحوه استفاده هوش مصنوعی در رباتیک
How Ai used in Robotics
یادگیری تقویتی در رباتیک
Reinforcement Learning in Robotics
آینده هوش مصنوعی
Futures of AI
گرایش ها و فناوری های نوظهور
Emerging Trends and Technologies
چالش ها و فرصت ها
Challenges and Opportunities
هوش مصنوعی در اکتشافات فضایی
AI in Space Exploration
هوش مصنوعی برای کاهش تغییرات آب و هوایی
AI for Climate Change Mitigation
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
نمایش نظرات