مبانی هوش محاسباتی

🤖 دوره آموزشی مبانی هوش محاسباتی

هدف دوره:
هدف دوره مبانی هوش محاسباتی، آشنایی دانشجویان با مفاهیم بنیادین و رویکردهای هوشمند در تحلیل داده و حل مسائل مهندسی است. شرکت‌کنندگان با سه حوزه اصلی هوش محاسباتی شامل سیستم‌های فازی، الگوریتم‌های تکاملی و شبکه‌های عصبی مصنوعی آشنا می‌شوند و می‌آموزند چگونه از این ابزارها برای مدل‌سازی، یادگیری و تصمیم‌گیری در مسائل پیچیده استفاده کنند.

در طول دوره، علاوه بر مباحث نظری، کاربردهای عملی و پیاده‌سازی نرم‌افزاری این روش‌ها نیز آموزش داده می‌شود تا دانشجویان بتوانند در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی از آن‌ها بهره ببرند.

📘 سرفصل‌های دوره

🔹 بخش اول: روش‌های فازی

• آشنایی با مجموعه‌های فازی، توابع عضویت و عملگرهای فازی

• روابط و منطق فازی، قوانین استنتاج و اصل گسترش

• طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر دانش فازی

🔹 بخش دوم: روش‌های تکاملی

• مبانی الگوریتم ژنتیک: بازنمایی، انتخاب، بازترکیبی و جهش

• استراتژی‌های تکامل: انواع رویکردهای تطبیقی و خودتطبیقی در حل مسائل پیچیده

🔹 بخش سوم: شبکه‌های عصبی مصنوعی

• معرفی نورون مصنوعی، توابع فعالیت، پرسپترون و آدلاین

• شبکه‌های عصبی با نظارت (Feedforward)

• شبکه‌های عصبی بدون نظارت مانند نقشه‌های خودسازمان‌ده (SOM) و شبکه‌های یادگیری کوانتیزاسیون برداری

🔹 بخش چهارم: الگوریتم‌های ترکیبی هوش محاسباتی

• معرفی و بررسی روش‌های ترکیبی (Hybrid) در هوش محاسباتی

• به‌کارگیری ترکیب سیستم‌های فازی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های تکاملی برای بهبود عملکرد سیستم‌های هوشمند

🎯 خروجی دوره:
در پایان این دوره، دانشجویان به درک جامعی از مفاهیم و ابزارهای هوش محاسباتی دست می‌یابند و می‌توانند از آن‌ها در تحلیل داده، مدل‌سازی هوشمند، و حل مسائل مهندسی پیچیده استفاده کنند.