Comp. grp. IAUKSH
380 subscribers
20 photos
39 files
14 links
Download Telegram
ضمن سلام
تمامی کلاس های آزمون نرم افزار این هفته پنجشنبه۲۴ مهر ساعت ۱۴ الی ۱۷ بعد از ظهر تشکیل خواهد شد
سرفصل مباحث کارگاه
تاریخ:روز دوشنبه و چهارشنبه ساعت ۹ الی ۱۲
۲۱ و۲۳ مهر ماه
———————-
۱. مقدمه (Introduction)
• تعریف و تاریخچه هوش مصنوعی در صنعت
• تحول دیجیتال و نقش AI در انقلاب صنعتی چهارم
• هدف و ضرورت استفاده از هوش مصنوعی در صنایع



۲. رشد و تکامل هوش مصنوعی در صنعت (Evolution of AI in Industry)
• سیر تاریخی استفاده از AI در تولید و مهندسی
• روند رشد سرمایه‌گذاری در حوزه‌های صنعتی مبتنی بر AI
• چالش‌ها و فرصت‌های تحول دیجیتال



۳. مدل‌های یادگیری ماشین در صنعت (Machine Learning Models in Industry)
• الگوریتم‌های کلاسیک (SVM، KNN، Random Forest)
• مدل‌های یادگیری عمیق (CNN، RNN، LSTM، Transformer)
• یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی خطوط تولید
• استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در صنایع خاص



۴. بلاکچین و امنیت داده‌های صنعتی (Blockchain and Industrial Data Security)
• کاربرد بلاکچین در ردیابی زنجیره تأمین (Supply Chain)
• افزایش شفافیت و اعتماد در داده‌های صنعتی
• ترکیب AI و Blockchain برای تصمیم‌گیری خودکار
• چالش‌های مقیاس‌پذیری و مصرف انرژی



۵. دوقلوی دیجیتال (Digital Twin) و هوش مصنوعی
• تعریف Digital Twin و نقش آن در صنعت 4.0
• هم‌افزایی AI و Digital Twin در مانیتورینگ و پیش‌بینی
• تحلیل داده‌های بلادرنگ برای نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
• نمونه‌های واقعی از Digital Twin در انرژی، حمل‌ونقل و پزشکی



۶. همگرایی فناوری‌ها (Convergence of AI, ML, Blockchain, and Digital Twin)
• تعامل بین سیستم‌های هوشمند، داده‌های توزیع‌شده و مدل‌سازی مجازی
• کاربرد در مدیریت هوشمند کارخانه‌ها (Smart Manufacturing)
• معماری ترکیبی (Hybrid Architecture) برای امنیت و خودکارسازی



۷. چالش‌ها و محدودیت‌ها (Challenges and Limitations)
• موانع فنی، هزینه‌های پیاده‌سازی، کمبود داده‌های استاندارد
• مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• نیاز به مهارت و آموزش نیروی انسانی متخصص



۸. آینده و مسیر پژوهش (Future Trends and Research Directions)
• نقش AI در توسعه کارخانه‌های هوشمند نسل پنجم
• ادغام با فناوری‌های نوین (IoT، 6G، Edge Computing)
• مسیرهای پژوهشی نو در هم‌افزایی AI–Blockchain–Digital Twin
Comp. grp. IAUKSH pinned «با احترام، به اطلاع می‌رساند که تاریخ دوره به روزهای ۲۱ و ۲۳ مهرماه، ساعت ۹ تا ۱۲ تغییر یافته است.»
Comp. grp. IAUKSH
‎⁨همیاری.ppsx⁩.pptx
فایل آموزشی ارائه شده در کارگاه۲۱ مهر ماه
Comp. grp. IAUKSH pinned «موضوعات پیشنهادی: ۱. تست جعبه سیاه ۲. تست جعبه سفید ۳. تست عملکرد ۴. تست امنیت ۵. تست کارایی ۶. تست سازگاری ۷. تست رابط کاربری ۸. تست واحد (Unit Testing) ۹. تست یکپارچگی (Integration Testing) ۱۰. تست سیستم (System Testing) ۱۱. تست پذیرش…»
لیست موضوعات پروژه برای درس شبکه های کامپیوتری:
1. Cloud Computing Architecture and Network Virtualization
2. Internet of Things (IoT) Communication Protocols
3. Cybersecurity Threats and Intrusion Detection Systems in Modern Networks
4. Blockchain-based Secure Communication in IoT Networks
5. Software-Defined Networking (SDN) and its Applications
6. Network Function Virtualization (NFV) for Next Generation Networks
7. 5G and 6G Networks: Architecture, Challenges, and Applications
8. Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) and Autonomous Vehicle Communication
9. Edge Computing vs. Cloud Computing: Network Performance Comparison
10. Wireless Sensor Networks (WSN) in Smart Cities
11. Federated Learning for Secure IoT Communication
12. Quantum Networking and Post-Quantum Cryptography
13. UAV (Drone) Communication Networks and Routing Protocols
14. Network Security in Healthcare IoT Systems (IoMT)
15. Data Privacy and Trust Management in Decentralized Networks
16. Artificial Intelligence for Network Traffic Prediction and Optimization
17. IPv6 Transition and Address Management in Large-Scale Networks
18. Green Networking: Energy Efficiency in Data Transmission
19. Delay-Tolerant Networks (DTN) for Space and Remote Communication
20. Cloud-RAN (Centralized Radio Access Network) for 5G Infrastructure
موضوعات پروژه درس بینایی ماشین :

1. Convolutional Neural Networks (CNN) for Image Classification
2. Object Detection Using YOLO (You Only Look Once) Network
3. Image Segmentation with U-Net Architecture
4. Residual Networks (ResNet) and Deep Feature Extraction
5. Visual Transformer (ViT) Models for Image Understanding
6. Face Recognition Systems Using Deep Learning
7. Real-Time Object Tracking in Video Streams
8. Image Enhancement and Denoising Using Autoencoders
9. Edge Detection and Feature Extraction in Digital Images
10. Image Captioning Using CNN-LSTM Hybrid Models
11. Medical Image Analysis Using Deep Learning Techniques
12. Scene Understanding and Semantic Segmentation in Robotics
13. 3D Object Reconstruction from 2D Images
14. Gesture Recognition Using Computer Vision and CNNs
15. Optical Character Recognition (OCR) with Deep Learning
16. Image Super-Resolution Using Generative Adversarial Networks (GANs)
17. Emotion Detection from Facial Expressions
18. Vision-Based Autonomous Vehicle Navigation
19. Human Pose Estimation in Sports Analytics
20. Anomaly Detection in Surveillance Videos Using Deep Learning
لطفا موضوع انتخابی و اسامی گروه رو به خانم مرجوعی اعلام کنید.

@parmismrj

موفق باشید