دوره آموزشی هوش مصنوعی

مقدمه

دوره آموزشی هوش مصنوعی (AI) به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا با مفاهیم، تکنیک‌ها و ابزارهای مرتبط با هوش مصنوعی آشنا شوند. با توجه به رشد سریع فناوری و نیاز به اتوماسیون و بهینه‌سازی در صنایع مختلف، یادگیری هوش مصنوعی به یک ضرورت تبدیل شده است. این دوره برای دانشجویان، متخصصان فناوری اطلاعات و علاقه‌مندان به حوزه‌های داده‌کاوی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی شده است.

سرفصل‌های دوره

1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی

   • تعریف هوش مصنوعی و تاریخچه آن
   • بررسی انواع هوش مصنوعی (هوش مصنوعی ضعیف و قوی)
   • کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف

2. یادگیری ماشین (Machine Learning)

   • آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
   • دسته‌بندی الگوریتم‌ها (نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی)
   • پیاده‌سازی الگوریتم‌های اصلی (رگرسیون، درخت تصمیم، k-NN و…)

3. یادگیری عمیق (Deep Learning)

   • معرفی شبکه‌های عصبی و معماری‌های مختلف (CNN، RNN و LSTM)
   • تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری عمیق (Transfer Learning، Fine-tuning)
   • استفاده از فریم‌ورک‌های رایج (TensorFlow، Keras، PyTorch)

4. پردازش زبان طبیعی (NLP)

   • مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
   • تکنیک‌های تحلیل متن (Tokenization، Stemming، Lemmatization)
   • پیاده‌سازی مدل‌های NLP (مدل‌های زبانی، تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی)

5. بینایی ماشین (Computer Vision)

   • آشنایی با مفاهیم پایه بینایی ماشین
   • تشخیص اشیاء و شناسایی تصویر
   • پیاده‌سازی پروژه‌های بینایی ماشین با استفاده از یادگیری عمیق

6. هوش مصنوعی در دنیای واقعی

   • بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت، پزشکی، خودروسازی و خدمات
   • چالش‌ها و موانع پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
   • مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی

7. پروژه نهایی

   • طراحی و پیاده‌سازی یک پروژه هوش مصنوعی کاربردی (مانند سیستم تشخیص تصویر، چت‌بات، یا تحلیل احساسات)
   • ارائه و تحلیل پروژه‌ها توسط استاد و سایر شرکت‌کنندگان
   • بررسی چالش‌ها و راه‌حل‌های به‌کاررفته در پروژه

هدف دوره

هدف این دوره، آموزش مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی به شرکت‌کنندگان است تا بتوانند پروژه‌های هوش مصنوعی را طراحی و پیاده‌سازی کنند. با پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا به عنوان متخصصان هوش مصنوعی در صنایع مختلف فعالیت نمایند.

روش‌های تدریس

• جلسات تئوری: ارائه مفاهیم و مباحث علمی
• کارگاه‌های عملی: تمرین‌های عملی و پروژه‌های گروهی
• پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک پروژه هوش مصنوعی به عنوان پروژه پایانی