کارگاه “هوش مصنوعی.m4v” یک برنامه آموزشی جامع و کاربردی است که به شرکت‌کنندگان مفاهیم و تکنیک‌های اساسی هوش مصنوعی (AI) را آموزش می‌دهد. این کارگاه می‌تواند برای دانشجویان، پژوهشگران، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، و علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی بسیار مفید باشد. موضوعات و بخش‌های مختلفی که در این کارگاه پوشش داده می‌شوند عبارتند از:
### 1. **مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی:**
– تعریف و تاریخچه هوش مصنوعی.
– انواع هوش مصنوعی (ضعیف، قوی، و فراگیر).
– کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف (پزشکی، مالی، خودرو، خدمات مشتری و غیره).
### 2. **مبانی ریاضیات و آمار در هوش مصنوعی:**
– مفاهیم پایه‌ای جبر خطی، احتمال و آمار.
– ماتریس‌ها، بردارها و عملیات ریاضی مرتبط.
– توزیع‌های احتمالی و قوانین آمار.
### 3. **یادگیری ماشین (Machine Learning):**
– تعریف و انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، نظارت نشده، نیمه نظارت شده و تقویتی).
– معرفی الگوریتم‌های پایه‌ای مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم، و ماشین بردار پشتیبان (SVM).
– مفاهیم مهم مانند Overfitting، Underfitting، Cross-Validation و Hyperparameter Tuning.
### 4. **شبکه‌های عصبی مصنوعی (Neural Networks):**
– ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی.
– الگوریتم پس‌انتشار (Backpropagation) و بهینه‌سازی وزن‌ها.
– معرفی شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning).
### 5. **کتابخانه‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی:**
– معرفی کتابخانه‌های معروف مانند TensorFlow، Keras، PyTorch، و Scikit-Learn.
– نحوه نصب و استفاده از این کتابخانه‌ها.
– استفاده از Jupyter Notebook برای پیاده‌سازی کدهای هوش مصنوعی.
### 6. **پردازش تصویر (Computer Vision):**
– مفاهیم پایه‌ای پردازش تصویر.
– تشخیص اشیاء، تشخیص چهره و طبقه‌بندی تصاویر.
– معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشن (Convolutional Neural Networks – CNN).
### 7. **پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP):**
– مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی.
– پیش‌پردازش متن، بردارهای کلمه (Word Embeddings) و مدل‌های زبانی.
– کاربردهای NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن و ترجمه ماشینی.
### 8. **یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):**
– مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی.
– معرفی عامل‌ها، محیط‌ها، پاداش‌ها و سیاست‌ها.
– الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند Q-Learning و SARSA.
### 9. **پروژه‌های عملی و نمونه‌کارها:**
– پیاده‌سازی پروژه‌های عملی برای تثبیت مفاهیم یادگرفته شده.
– ساخت مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی، و خوشه‌بندی.
– پروژه‌های عملی در زمینه پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی.
### 10. **جلسه پرسش و پاسخ:**
– فرصتی برای شرکت‌کنندگان تا سوالات خود را مطرح کنند و از تجربیات و دانش مدرس کارگاه استفاده کنند.
این کارگاه می‌تواند به شکل ویدئویی با عنوان “هوش مصنوعی.m4v” ارائه شود، که شرکت‌کنندگان می‌توانند آن را دانلود کرده و در زمان مناسب خود تماشا کنند. محتوای ویدئویی کارگاه با کیفیت بالا ضبط شده و شامل مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی خواهد بود که به یادگیری بهتر و تسلط بیشتر بر مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.