کتاب فهم و هدایت تعامل انسان و هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فهم و هدایت تعامل انسان و هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
• 3. انواع هوش مصنوعی: ضعیف، قوی و عمومی
• 4. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی: داده، الگوریتم، مدل
• 5. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 6. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 7. یادگیری تقویتی: اصول و کاربردها
• 8. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
• 9. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning)
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 12. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 14. معماری ترنسفورمر در NLP
• 15. مدل‌های مولد و تولید متن
• 16. کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی روزمره
• 17. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 18. هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
• 19. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 20. هوش مصنوعی در کشاورزی و محیط زیست
• 21. هوش مصنوعی در حمل و نقل و خودروهای خودران
• 22. هوش مصنوعی در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
• 23. هوش مصنوعی در مدیریت و تصمیم‌گیری سازمانی
• 24. هوش مصنوعی در هنر و خلاقیت
• 25. اخلاق در هوش مصنوعی: اصول و چالش‌ها
• 26. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 27. شفافیت و قابلیت توضیح در هوش مصنوعی (XAI)
• 28. سوگیری در هوش مصنوعی و راه‌های مقابله
• 29. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 30. تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال و اقتصاد
• 31. آینده هوش مصنوعی و روندهای نوظهور
• 32. تعامل انسان و ربات (HRI)
• 33. طراحی رابط‌های کاربری هوشمند
• 34. تجربه کاربری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 35. قابلیت اطمینان و استحکام سیستم‌های هوش مصنوعی
• 36. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. هوش مصنوعی در بازی‌ها و سرگرمی
• 38. هوش مصنوعی و علم داده
• 39. مقدمات آمار و احتمالات برای هوش مصنوعی
• 40. جبر خطی و حساب دیفرانسیل برای هوش مصنوعی
• 41. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای هوش مصنوعی
• 42. ابزارها و کتابخانه‌های پرکاربرد در هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch)
• 43. پلتفرم‌های ابری برای هوش مصنوعی (AWS, Azure, GCP)
• 44. مجموعه داده‌های عمومی و نحوه استفاده از آن‌ها
• 45. فرایند مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 46. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 47. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 48. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 49. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 50. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-supervised Learning)
• 51. هوش مصنوعی غیرفعال (Passive AI) در مقابل هوش مصنوعی فعال (Active AI)
• 52. انواع یادگیری عمیق: یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 53. یادگیری ماشین توضیحی (Explainable Machine Learning)
• 54. هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی
• 55. هوش مصنوعی و تولید محتوا (متن، تصویر، صدا)
• 56. ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 57. چارچوب‌های فقهی در تعامل با فناوری‌های نوین
• 58. قوانین و مقررات ملی ناظر بر هوش مصنوعی
• 59. حقوق مالکیت فکری در محصولات هوش مصنوعی
• 60. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 61. هوش مصنوعی و حکمرانی داده
• 62. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای اداری
• 64. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
• 65. مدل‌سازی پیش‌بینانه با هوش مصنوعی
• 66. تشخیص ناهنجاری با هوش مصنوعی
• 67. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 68. هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 69. پردازش تصویر پیشرفته با هوش مصنوعی
• 70. تشخیص چهره و تحلیل رفتاری
• 71. واقعیت مجازی و افزوده با پشتوانه هوش مصنوعی
• 72. رباتیک و هوش مصنوعی
• 73. هوش مصنوعی در ربات‌های صنعتی
• 74. هوش مصنوعی در ربات‌های خدماتی
• 75. هوش مصنوعی در وسایل نقلیه هوشمند
• 76. مفاهیم پایه در داده‌کاوی
• 77. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 78. ارتباطات و شبکه‌های هوش مصنوعی
• 79. شبکه‌های بیزی و استنتاج احتمالی
• 80. یادگیری بر روی داده‌های نامتوازن
• 81. مدل‌سازی آماری برای هوش مصنوعی
• 82. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم‌های تکاملی
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
• 84. هوش مصنوعی و پیش‌بینی بلایای طبیعی
• 85. هوش مصنوعی در مدیریت بحران
• 86. هوش مصنوعی و بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 87. هوش مصنوعی در پایش محیط زیست
• 88. هوش مصنوعی و توسعه شهرهای هوشمند
• 89. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حجمی و ناهمگون
• 90. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای داده‌های مکانی-زمانی
• 91. هوش مصنوعی و تأثیر آن بر سبک زندگی
• 92. آموزش و ارتقاء سواد هوش مصنوعی در جامعه
• 93. نقش هوش مصنوعی در تحقق اقتصاد مقاومتی
• 94. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 95. هوش مصنوعی در بهبود خدمات عمومی
• 96. هوش مصنوعی و آینده پژوهش
• 97. مبانی حقوقی تعامل با هوش مصنوعی
• 98. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 99. هوش مصنوعی و دسترسی‌پذیری برای افراد با نیازهای خاص
• 100. هوش مصنوعی در مبارزه با جرایم سایبری