در حوزه هوش مصنوعی (AI)، عناوین آموزشی متنوعی وجود دارد که از سطح مقدماتی تا پیشرفته دستهبندی میشوند. در زیر یک دستهبندی جامع از موضوعات کلیدی ارائه شده است:

۱. مبانی هوش مصنوعی (AI Fundamentals)

• مقدمهای بر هوش مصنوعی و تاریخچه آن

• تفاوت بین AI، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)

• کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف (پزشکی، مالی، خودروهای خودران و...)

• مسائل اخلاقی و چالشهای هوش مصنوعی (Ethics in AI)

۲. یادگیری ماشین (Machine Learning - ML)

الف) یادگیری نظارتشده (Supervised Learning)

• رگرسیون خطی (Linear Regression)

• رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

• درخت تصمیم (Decision Trees) و جنگل تصادفی (Random Forest)

• ماشین بردار پشتیبان (SVM - Support Vector Machines)

• الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors - KNN)

ب) یادگیری غیرنظارتشده (Unsupervised Learning)

• خوشهبندی K-Means

• الگوریتم DBSCAN

• کاهش ابعاد با PCA و t-SNE

• قاعدهیابی (Apriori, FP-Growth)

ج) ارزیابی و بهینهسازی مدلها

• معیارهای ارزیابی (Accuracy, Precision, Recall, F۱-Score, ROC-AUC)

• اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)

• تنظیم هیپرپارامترها (Grid Search, Random Search)

۳. یادگیری عمیق (Deep Learning - DL)

الف) شبکههای عصبی مصنوعی (ANN)

• پرسپترون چندلایه (MLP)

• توابع فعالسازی (ReLU, Sigmoid, Tanh)

• الگوریتم Backpropagation

ب) پردازش تصویر با CNN

• معماریهای پایه (LeNet, AlexNet)

• شبکههای پیشرفته (ResNet, VGG, EfficientNet)

• یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

ج) پردازش زبان طبیعی (NLP)

• مدلهای دنبالهای (RNN, LSTM, GRU)

• ترنسفورمرها (Transformer, BERT, GPT)

• تولید متن و ترجمه ماشینی

د) یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL)

• مفاهیم پایه (Agent, Environment, Reward)

• الگوریتم Q-Learning

• Deep Q-Networks (DQN)

۴. پردازش داده و مهندسی ویژگی (Data Engineering)

• جمعآوری و پاکسازی داده (Data Cleaning)

• استخراج ویژگی (Feature Engineering)

• مصورسازی دادهها (Data Visualization) با Matplotlib/Seaborn

۵. استقرار مدلهای هوش مصنوعی (AI Deployment)

• تبدیل مدل به API با Flask/FastAPI

• کانتینرسازی با Docker

• استقرار روی فضای ابری (AWS SageMaker, Google AI Platform)

۶. مباحث پیشرفته و تخصصی

• هوش مصنوعی ژنتیک (Genetic Algorithms)

• شبکههای عصبی پیچشی سهبعدی (۳D CNN)

• مدلهای زایشی (GANs - Generative Adversarial Networks)

• تفسیرپذیری مدل (Explainable AI - XAI)

۷. ابزارها و کتابخانههای پرکاربرد

• پایتون: NumPy, Pandas, Scikit-Learn

• یادگیری عمیق: TensorFlow, PyTorch, Keras

• پردازش زبان طبیعی: NLTK, SpaCy, Hugging Face

۸. پروژههای عملی و مطالعات موردی

• تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی

• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در نظرات کاربران

• سیستم توصیهگر (Recommendation System)

• خودروهای خودران (Self-Driving Cars)

نحوه یادگیری:

• دورههای آنلاین (Coursera, edX, Udacity)

• کتابها (مانند "Hands-On Machine Learning")

• مسابقات Kaggle برای تمرین عملی

• خواندن مقالات پژوهشی (arXiv, Papers With Code)