اهمیت یادگیری مسیر ساختارمند هوش مصنوعی

یادگیری هوش مصنوعی در دنیای امروز دیگر صرفاً یک مهارت فنی نیست، بلکه یک مزیت استراتژیک و شغلی برای افرادی است که می‌خواهند در عصر دیجیتال نقش مؤثر و ماندگاری داشته باشند. در کالج اورست کرج، این نیاز با طراحی یک مسیر جامع ۶۵ دوره آموزش هوش مصنوعی از سطح مقدماتی تا فوق‌تخصصی پاسخ داده شده است؛ مسیری که به‌صورت علمی، منسجم و کاربردی افراد را به یک متخصص واقعی AI تبدیل می‌کند.

اهمیت این مسیر ساختارمند در ماهیت چندبعدی و گسترده هوش مصنوعی نهفته است. بسیاری از علاقه‌مندان بدون یادگیری اصول پایه، مانند ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی، وارد مباحث پیشرفته می‌شوند و در ادامه دچار سردرگمی می‌گردند. دوره‌های هوش مصنوعی کالج اورست با رویکردی پله‌ای و استاندارد طراحی شده‌اند تا هر هنرجو، متناسب با سطح دانش فعلی خود، از نقطه درست آغاز کرده و به‌صورت تدریجی به سطوح تخصصی و پیشرفته برسد.

در این مسیر آموزشی، از مفاهیم بنیادی مانند «هوش مصنوعی چیست» و «مبانی یادگیری ماشین» تا موضوعات پیشرفته‌ای همچون مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی پیشرفته، همگی در یک چارچوب منطقی و به‌هم‌پیوسته قرار گرفته‌اند. این ساختار باعث می‌شود یادگیری نه‌تنها عمیق، بلکه ماندگار و قابل‌استفاده در بازار کار باشد.

در نهایت، آموزش هوش مصنوعی در کالج اورست کرج فراتر از صرفاً کدنویسی است. این دوره‌ها به هنرجویان کمک می‌کنند تا توانایی حل مسائل واقعی کسب‌وکار و صنعت، انتخاب هوشمندانه مدل‌ها، بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند و درک ابعاد اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی را به‌دست آورند. این مجموعه ۶۵ دوره، علاوه بر مهارت‌های فنی، تفکر تحلیلی و استراتژیک موردنیاز برای موفقیت حرفه‌ای در دنیای AI را نیز پرورش می‌دهد.

  بازار کار هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از سریع‌ترین و پردرآمدترین حوزه‌های شغلی جهان تبدیل شده است. شرکت‌ها، استارتاپ‌ها و سازمان‌های داخلی و بین‌المللی به‌صورت گسترده به متخصصان AI نیاز دارند؛ از تحلیل داده و یادگیری ماشین گرفته تا توسعه مدل‌های هوشمند و سیستم‌های تصمیم‌یار. کالج اورست کرج با طراحی یک مسیر جامع آموزش هوش مصنوعی، این نیاز واقعی بازار کار را به‌صورت هدفمند پوشش داده است.

لیست دوره‌های هوش مصنوعی کالج اورست به‌گونه‌ای طراحی شده که هنرجو را مستقیماً برای ورود به بازار کار آماده کند. هر دوره بر اساس مهارت‌های موردنیاز شغل‌های واقعی مانند Machine Learning Engineer، Data Scientist، AI Developer، NLP Engineer و Computer Vision Specialist تدوین شده و شامل پروژه‌های عملی، مثال‌های صنعتی و سناریوهای واقعی کسب‌وکار است.

برخلاف آموزش‌های پراکنده و تئوریک، در این مسیر آموزشی شما دقیقاً یاد می‌گیرید که بازار کار هوش مصنوعی چه می‌خواهد؛ چگونه مسئله را تحلیل کنید، مدل مناسب انتخاب کنید، داده‌ها را آماده‌سازی کنید و یک راهکار هوشمند قابل اجرا ارائه دهید. همین موضوع باعث شده فارغ‌التحصیلان دوره‌های AI در کالج اورست کرج از شانس بالایی برای استخدام، پروژه‌گیری و حتی مهاجرت کاری برخوردار باشند.

اگر هدف شما یادگیری هوش مصنوعی با تمرکز بر درآمد، آینده شغلی و مهارت‌های قابل ارائه به کارفرما است، لیست دوره‌های هوش مصنوعی کالج اورست دقیقاً برای همین مسیر طراحی شده است؛ از شروع بدون پیش‌نیاز تا رسیدن به تخصص‌های پیشرفته و موردنیاز بازار جهانی.

یکی از دغدغه‌های اصلی علاقه‌مندان به یادگیری هوش مصنوعی، اطلاع از پیش‌نیازهای ورود به این حوزه است. در کالج اورست کرج مسیر آموزش هوش مصنوعی به‌گونه‌ای طراحی شده که افراد با سطوح دانشی متفاوت بتوانند بدون سردرگمی، وارد این مسیر تخصصی و آینده‌دار شوند.

برای شروع دوره‌های هوش مصنوعی در کالج اورست، نیاز به پیش‌زمینه تخصصی پیچیده وجود ندارد. هنرجویان می‌توانند حتی بدون تجربه قبلی در برنامه‌نویسی یا ریاضیات پیشرفته، از دوره‌های مقدماتی آغاز کنند. این دوره‌ها مفاهیم پایه‌ای مانند تفکر منطقی، مبانی برنامه‌نویسی با Python، ریاضیات کاربردی برای AI و اصول تحلیل داده را به‌صورت کاملاً عملی آموزش می‌دهند.

در سطوح بالاتر، پیش‌نیازها به‌صورت پله‌ای و هدفمند تعریف شده‌اند؛ به این معنا که هر دوره، هنرجو را به‌صورت کامل برای ورود به دوره بعدی آماده می‌کند. مباحثی مانند آمار و احتمال، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و کار با دیتاست‌های واقعی، همگی در قالب یک مسیر منسجم آموزش داده می‌شوند تا هنرجو بدون شکاف دانشی به تخصص‌های پیشرفته برسد.

مزیت اصلی دوره‌های هوش مصنوعی در کالج اورست کرج این است که پیش‌نیازها نه به‌عنوان مانع، بلکه به‌عنوان بخشی از فرآیند یادگیری در نظر گرفته شده‌اند. به همین دلیل، این مسیر آموزشی برای دانشجویان، کارمندان، مدیران، برنامه‌نویسان و حتی افرادی که قصد تغییر مسیر شغلی دارند کاملاً مناسب است.

لیست جامع دوره‌های هوش مصنوعی

سطح مقدماتی (Beginner Level)

1. مقدمات هوش مصنوعی

• نام انگلیسی: Introduction to Artificial Intelligence
• استاندارد بین‌المللی: IEEE-CS, ACM Curriculum Guidelines
• هدف: آشنایی با مفاهیم پایه AI، تاریخچه و کاربردها
• ماموریت: ایجاد درک کلی از قابلیت‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی

2. مبانی یادگیری ماشین

• نام انگلیسی: Machine Learning Fundamentals
• استاندارد بین‌المللی: Coursera/Stanford ML Curriculum
• هدف: یادگیری الگوریتم‌های پایه ML و ریاضیات آن
• ماموریت: توانمندسازی در ساخت اولین مدل‌های یادگیری ماشین

3. برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی

• نام انگلیسی: Python Programming for AI
• استاندارد بین‌المللی: Python Software Foundation Standards
• هدف: تسلط بر پایتون و کتابخانه‌های NumPy, Pandas
• ماموریت: آماده‌سازی برای پیاده‌سازی پروژه‌های AI

4. آمار و احتمال برای هوش مصنوعی

• نام انگلیسی: Statistics and Probability for AI
• استاندارد بین‌المللی: ASA (American Statistical Association)
• هدف: درک مفاهیم آماری ضروری برای ML
• ماموریت: بنای ریاضی قوی برای الگوریتم‌های یادگیری

5. جبر خطی برای یادگیری ماشین

• نام انگلیسی: Linear Algebra for Machine Learning
• استاندارد بین‌المللی: MIT OpenCourseWare Standards
• هدف: تسلط بر ماتریس‌ها، بردارها و تبدیلات خطی
• ماموریت: فهم عمیق ریاضیات پشت الگوریتم‌های ML

سطح متوسط (Intermediate Level)

6. یادگیری ماشین سنتی

• نام انگلیسی: Classical Machine Learning
• استاندارد بین‌المللی: scikit-learn Documentation Standards
• هدف: تسلط بر SVM, Decision Trees, Random Forests
• ماموریت: پیاده‌سازی مدل‌های ML برای مسائل واقعی

7. یادگیری عمیق مقدماتی

• نام انگلیسی: Introduction to Deep Learning
• استاندارد بین‌المللی: Deep Learning Specialization (deeplearning.ai)
• هدف: درک شبکه‌های عصبی و backpropagation
• ماموریت: ساخت اولین شبکه‌های عصبی با TensorFlow/PyTorch

8. بینایی ماشین مقدماتی

• نام انگلیسی: Computer Vision Fundamentals
• استاندارد بین‌المللی: OpenCV Foundation Standards
• هدف: پردازش تصویر و تشخیص الگو
• ماموریت: توسعه سیستم‌های تشخیص اشیاء پایه

9. پردازش زبان طبیعی مقدماتی

• نام انگلیسی: Natural Language Processing Basics
• استاندارد بین‌المللی: ACL (Association for Computational Linguistics)
• هدف: تحلیل متن، توکنیزاسیون و word embeddings
• ماموریت: ساخت سیستم‌های تحلیل احساسات ساده

10. داده‌کاوی و تحلیل داده

• نام انگلیسی: Data Mining and Analytics
• استاندارد بین‌المللی: CRISP-DM Methodology
• هدف: استخراج دانش از داده‌های بزرگ
• ماموریت: کشف الگوها و روندهای پنهان در داده

11. سیستم‌های توصیه‌گر

• نام انگلیسی: Recommender Systems
• استاندارد بین‌المللی: ACM RecSys Standards
• هدف: ساخت سیستم‌های پیشنهاددهنده
• ماموریت: پیاده‌سازی Collaborative و Content-based Filtering

12. یادگیری تقویتی مقدماتی

• نام انگلیسی: Introduction to Reinforcement Learning
• استاندارد بین‌المللی: OpenAI Gym Standards
• هدف: درک MDP، Q-Learning و Policy Gradient
• ماموریت: ساخت agentهای هوشمند ساده

سطح پیشرفته (Advanced Level)

13. معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق

• نام انگلیسی: Advanced Deep Learning Architectures
• استاندارد بین‌المللی: NeurIPS Research Standards
• هدف: ResNet, DenseNet, EfficientNet, Vision Transformers
• ماموریت: طراحی معماری‌های سفارشی برای مسائل پیچیده

14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی پیشرفته

• نام انگلیسی: Advanced Convolutional Neural Networks
• استاندارد بین‌المللی: CVPR Conference Standards
• هدف: Object Detection, Segmentation, Face Recognition
• ماموریت: توسعه سیستم‌های بینایی ماشین سطح صنعتی

15. پردازش زبان طبیعی پیشرفته

• نام انگلیسی: Advanced Natural Language Processing
• استاندارد بین‌المللی: EMNLP/ACL Conference Standards
• هدف: Transformers, BERT, GPT, Attention Mechanisms
• ماموریت: ساخت مدل‌های زبانی مدرن

16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

• نام انگلیسی: Large Language Models
• استاندارد بین‌المللی: OpenAI/Anthropic Best Practices
• هدف: Fine-tuning, Prompt Engineering, RAG
• ماموریت: توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM

17. مدل‌های تولید تصویر

• نام انگلیسی: Generative Image Models
• استاندارد بین‌المللی: ICLR Research Standards
• هدف: GANs, VAEs, Diffusion Models, Stable Diffusion
• ماموریت: تولید تصاویر واقع‌گرایانه و هنری

18. یادگیری تقویتی عمیق

• نام انگلیسی: Deep Reinforcement Learning
• استاندارد بین‌المللی: DeepMind Research Standards
• هدف: DQN, A3C, PPO, SAC
• ماموریت: توسعه agentهای هوشمند برای محیط‌های پیچیده

19. پردازش سیگنال‌های صوتی و گفتار

• نام انگلیسی: Speech and Audio Processing
• استاندارد بین‌المللی: INTERSPEECH Standards
• هدف: Speech Recognition, TTS, Voice Cloning
• ماموریت: ساخت سیستم‌های گفتاری هوشمند

20. یادگیری نیمه‌نظارتی و خودنظارتی

• نام انگلیسی: Semi-Supervised and Self-Supervised Learning
• استاندارد بین‌المللی: ICML Research Standards
• هدف: استفاده بهینه از داده‌های بدون برچسب
• ماموریت: کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار

21. یادگیری انتقالی

• نام انگلیسی: Transfer Learning
• استاندارد بین‌المللی: Papers with Code Standards
• هدف: استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• ماموریت: بهره‌وری از دانش موجود برای تسک‌های جدید

22. یادگیری چندوظیفه‌ای

• نام انگلیسی: Multi-Task Learning
• استاندارد بین‌المللی: ICLR/NeurIPS Standards
• هدف: آموزش همزمان چند تسک مرتبط
• ماموریت: بهبود کارایی با اشتراک دانش

23. یادگیری فدرال

• نام انگلیسی: Federated Learning
• استاندارد بین‌المللی: Google AI Research Standards
• هدف: آموزش مدل بدون انتقال داده
• ماموریت: حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین

24. AutoML و بهینه‌سازی فراپارامتر

• نام انگلیسی: AutoML and Hyperparameter Optimization
• استاندارد بین‌المللی: AutoML Conference Standards
• هدف: اتوماسیون طراحی و تنظیم مدل
• ماموریت: افزایش کارایی فرآیند توسعه ML

25. یادگیری متا (Meta-Learning)

• نام انگلیسی: Meta-Learning
• استاندارد بین‌المللی: ICML/NeurIPS Research
• هدف: Learning to Learn، Few-Shot Learning
• ماموریت: ساخت مدل‌هایی که سریع یاد می‌گیرند

سطح فوق پیشرفته (Expert Level)

26. یادگیری عمیق عصبی-نمادین

• نام انگلیسی: Neuro-Symbolic AI
• استاندارد بین‌المللی: Hybrid AI Research Standards
• هدف: ترکیب یادگیری عمیق با استدلال نمادین
• ماموریت: ساخت سیستم‌های AI قابل تفسیر و استدلالی

27. AI قابل تفسیر (XAI)

• نام انگلیسی: Explainable AI
• استاندارد بین‌المللی: DARPA XAI Program Standards
• هدف: LIME, SHAP, Attention Visualization
• ماموریت: شفافیت و قابل فهم کردن تصمیمات AI

28. یادگیری علّی (Causal Learning)

• نام انگلیسی: Causal Machine Learning
• استاندارد بین‌المللی: UAI Conference Standards
• هدف: استنتاج علّی، Causal Inference
• ماموریت: فراتر رفتن از همبستگی به علیت

29. هندسه عمیق (Deep Geometry)

• نام انگلیسی: Geometric Deep Learning
• استاندارد بین‌المللی: ICLR Research Standards
• هدف: Graph Neural Networks, 3D Deep Learning
• ماموریت: پردازش داده‌های غیرساختاریافته هندسی

30. یادگیری کوانتومی

• نام انگلیسی: Quantum Machine Learning
• استاندارد بین‌المللی: Quantum AI Lab Standards
• هدف: الگوریتم‌های ML روی کامپیوترهای کوانتومی
• ماموریت: آماده‌سازی برای عصر محاسبات کوانتومی

31. نظریه یادگیری محاسباتی

• نام انگلیسی: Computational Learning Theory
• استاندارد بین‌المللی: COLT Conference Standards
• هدف: PAC Learning, VC Dimension, Complexity
• ماموریت: درک ریاضی عمیق از یادگیری

32. بهینه‌سازی برای یادگیری عمیق

• نام انگلیسی: Optimization for Deep Learning
• استاندارد بین‌المللی: ICML/NeurIPS Standards
• هدف: Second-order Methods, Distributed Training
• ماموریت: بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بزرگ

33. AI چندوجهی (Multimodal AI)

• نام انگلیسی: Multimodal Artificial Intelligence
• استاندارد بین‌المللی: CVPR/ACL Joint Standards
• هدف: ترکیب Vision, Language, Audio
• ماموریت: ساخت سیستم‌های درک چندحسی

34. مدل‌های مولد پیشرفته

• نام انگلیسی: Advanced Generative Models
• استاندارد بین‌المللی: NeurIPS Generative Models Track
• هدف: Flow-based Models, Energy-based Models
• ماموریت: تولید داده‌های پیچیده با کیفیت بالا

35. یادگیری همیشگی (Continual Learning)

• نام انگلیسی: Continual/Lifelong Learning
• استاندارد بین‌المللی: ICML/ICLR Research
• هدف: یادگیری مداوم بدون فراموشی فاجعه‌آمیز
• ماموریت: ساخت سیستم‌های یادگیرنده مادام‌العمر

36. روباتیک هوشمند

• نام انگلیسی: Intelligent Robotics
• استاندارد بین‌المللی: IEEE Robotics Standards
• هدف: Navigation, Manipulation, Vision-based Control
• ماموریت: یکپارچه‌سازی AI با سیستم‌های فیزیکی

37. یادگیری تقویتی چندعامله

• نام انگلیسی: Multi-Agent Reinforcement Learning
• استاندارد بین‌المللی: AAMAS Conference Standards
• هدف: Game Theory، Cooperative/Competitive Learning
• ماموریت: ساخت سیستم‌های هوشمند چندعامله

38. بهینه‌سازی فشرده‌سازی مدل

• نام انگلیسی: Model Compression and Optimization
• استاندارد بین‌المللی: MLSys Conference Standards
• هدف: Pruning, Quantization, Knowledge Distillation
• ماموریت: اجرای مدل‌های بزرگ روی دستگاه‌های کوچک

39. AI برای علوم (AI4Science)

• نام انگلیسی: AI for Scientific Discovery
• استاندارد بین‌المللی: Nature/Science ML Standards
• هدف: Drug Discovery, Protein Folding, Material Design
• ماموریت: شتاب‌دهی به تحقیقات علمی با AI

40. امنیت و حریم خصوصی در AI

• نام انگلیسی: AI Security and Privacy
• استاندارد بین‌المللی: IEEE Security & Privacy Standards
• هدف: Adversarial Attacks، Differential Privacy
• ماموریت: ساخت سیستم‌های AI امن و قابل اعتماد

دوره‌های تخصصی کاربردی

41. بینایی پزشکی با یادگیری عمیق

• نام انگلیسی: Medical Image Analysis with Deep Learning
• استاندارد بین‌المللی: MICCAI Conference Standards
• هدف: تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
• ماموریت: کمک به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها

42. AI در مالی و فین‌تک

• نام انگلیسی: AI in Finance and FinTech
• استاندارد بین‌المللی: CFA Institute AI Standards
• هدف: Algorithmic Trading, Risk Management, Fraud Detection
• ماموریت: اتوماسیون هوشمند تصمیمات مالی

43. خودروهای خودران

• نام انگلیسی: Autonomous Vehicles
• استاندارد بین‌المللی: SAE International Standards
• هدف: Perception, Planning, Control
• ماموریت: توسعه سیستم‌های رانندگی خودکار

44. IoT و Edge AI

• نام انگلیسی: IoT and Edge AI
• استاندارد بین‌المللی: IEEE IoT Standards
• هدف: اجرای AI روی دستگاه‌های IoT
• ماموریت: هوشمندسازی دستگاه‌های اینترنت اشیا

45. AI مکالمه‌ای و چت‌بات‌ها

• نام انگلیسی: Conversational AI and Chatbots
• استاندارد بین‌المللی: Google Dialogflow Standards
• هدف: ساخت دستیارهای گفتاری هوشمند
• ماموریت: بهبود تعامل انسان-ماشین

46. تشخیص احساسات و هوش هیجانی

• نام انگلیسی: Emotion Recognition and Affective Computing
• استاندارد بین‌المللی: ACII Conference Standards
• هدف: تشخیص احساسات از چهره، صدا، متن
• ماموریت: ساخت سیستم‌های همدل با انسان

47. AI در بازی‌سازی

• نام انگلیسی: AI for Game Development
• استاندارد بین‌المللی: GDC AI Summit Standards
• هدف: NPC Behavior, Procedural Content Generation
• ماموریت: خلق تجربه‌های بازی هوشمندانه

48. رباینایی صنعتی

• نام انگلیسی: Industrial Computer Vision
• استاندارد بین‌المللی: ISO 9001 Quality Standards
• هدف: Quality Control, Defect Detection
• ماموریت: اتوماسیون کنترل کیفیت صنعتی

49. پردازش داده‌های سری زمانی

• نام انگلیسی: Time Series Analysis with AI
• استاندارد بین‌المللی: Forecasting Standards (IIF)
• هدف: Forecasting, Anomaly Detection
• ماموریت: پیش‌بینی روندها و الگوهای زمانی

50. AI در کشاورزی هوشمند

• نام انگلیسی: AI for Smart Agriculture
• استاندارد بین‌المللی: FAO Digital Agriculture Standards
• هدف: Crop Monitoring, Yield Prediction
• ماموریت: بهینه‌سازی تولید کشاورزی

دوره‌های MLOps و استقرار

51. MLOps و مهندسی یادگیری ماشین

• نام انگلیسی: MLOps and ML Engineering
• استاندارد بین‌المللی: Google MLOps Standards
• هدف: CI/CD for ML, Model Versioning, Monitoring
• ماموریت: صنعتی‌سازی پروژه‌های ML

52. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

• نام انگلیسی: ML Model Deployment
• استاندارد بین‌المللی: Kubernetes/Docker Standards
• هدف: Serving Models, API Development
• ماموریت: انتقال مدل‌ها از تحقیق به تولید

53. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌ها

• نام انگلیسی: Model Monitoring and Maintenance
• استاندارد بین‌المللی: MLflow Standards
• هدف: Drift Detection, Performance Tracking
• ماموریت: اطمینان از عملکرد پایدار مدل‌ها

54. معماری سیستم‌های AI

• نام انگلیسی: AI Systems Architecture
• استاندارد بین‌المللی: AWS/Azure AI Architecture Standards
• هدف: طراحی زیرساخت مقیاس‌پذیر برای AI
• ماموریت: ساخت سیستم‌های AI سطح enterprise

55. مدیریت داده برای AI

• نام انگلیسی: Data Management for AI
• استاندارد بین‌المللی: DAMA-DMBOK Standards
• هدف: Data Pipeline, Data Quality, Data Governance
• ماموریت: تضمین کیفیت داده برای مدل‌های ML

دوره‌های اخلاق و حکمرانی

56. اخلاق در هوش مصنوعی

• نام انگلیسی: AI Ethics
• استاندارد بین‌المللی: EU AI Act, IEEE Ethics Standards
• هدف: Bias, Fairness, Accountability
• ماموریت: توسعه AI مسئولانه و عادلانه

57. عدالت و بی‌طرفی در AI

• نام انگلیسی: Fairness and Bias in AI
• استاندارد بین‌المللی: ACM FAccT Conference Standards
• هدف: تشخیص و کاهش تبعیض در مدل‌ها
• ماموریت: ساخت سیستم‌های منصفانه برای همه

58. حکمرانی و قوانین AI

• نام انگلیسی: AI Governance and Regulation
• استاندارد بین‌المللی: OECD AI Principles
• هدف: Compliance, Risk Management
• ماموریت: هماهنگی با استانداردها و قوانین

59. AI پایدار و سبز

• نام انگلیسی: Sustainable and Green AI
• استاندارد بین‌المللی: Green Software Foundation
• هدف: کاهش رد پای کربن AI
• ماموریت: توسعه AI سازگار با محیط زیست

60. ایمنی AI (AI Safety)

• نام انگلیسی: AI Safety
• استاندارد بین‌المللی: AI Safety Research Standards
• هدف: Alignment Problem, Robustness
• ماموریت: اطمینان از رفتار امن سیستم‌های AI

دوره‌های تحقیقاتی پیشرفته

61. روش‌های تحقیق در AI

• نام انگلیسی: Research Methods in AI
• استاندارد بین‌المللی: ACM/IEEE Publication Standards
• هدف: Paper Reading, Experimentation, Publishing
• ماموریت: آماده‌سازی محققان AI

62. مبانی ریاضی یادگیری عمیق

• نام انگلیسی: Mathematical Foundations of Deep Learning
• استاندارد بین‌المللی: Academic Research Standards
• هدف: Differential Geometry, Information Theory
• ماموریت: درک عمیق تئوری‌های پایه

63. نوروساینس محاسباتی

• نام انگلیسی: Computational Neuroscience
• استاندارد بین‌المللی: Society for Neuroscience Standards
• هدف: الهام از مغز برای AI
• ماموریت: پیوند زدن بین نوروساینس و AI

64. شبیه‌سازی و مدل‌سازی عامل‌محور

• نام انگلیسی: Agent-Based Modeling and Simulation
• استاندارد بین‌المللی: Winter Simulation Conference Standards
• هدف: Complex Systems, Emergent Behavior
• ماموریت: مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده

65. AI خلاقانه و هنر تولیدی

• نام انگلیسی: Creative AI and Generative Art
• استاندارد بین‌المللی: SIGGRAPH Standards
• هدف: Style Transfer, Art Generation, Music Synthesis
• ماموریت: کاوش در خلاقیت ماشینی