منابع دکتری آزاد مهندسی کامپیوتر - هوش مصنوعی

راهنمای جامع منابع آزمون دکتری آزاد مهندسی کامپیوتر — هوش مصنوعی — ویژه آزمون ۱۴۰۴

۱. مقدمه و نقشه مسیر مطالعه

گرایش هوش مصنوعی شامل مفاهیم یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، منطق فازی، داده‌کاوی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، پردازش زبان طبیعی، رباتیک هوشمند و سیستم‌های خبره است.
آزمون دکتری دانشگاه آزاد در این گرایش، توانایی داوطلب را در تحلیل و طراحی سیستم‌های هوشمند، الگوریتم‌های یادگیری و کاربردهای هوش مصنوعی بررسی می‌کند.

برای موفقیت، مطالعه باید در سه محور پیش برود:
۱) مباحث پایه و تخصصی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوش مصنوعی
۲) طراحی سیستم‌های هوشمند و کاربردهای عملی
۳) توانایی حل مسئله و مدل‌سازی داده‌ها

این راهنما مسیر مطالعه مرحله‌ای و استاندارد را ارائه می‌دهد تا با بیشترین بازده به هدف برسید.

۲. ساختار پیشنهادی پاسخ و نکات اجرایی

• مباحث یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوش مصنوعی را مفهومی و با حل تمرین یاد بگیرید

• شبکه‌های عصبی و سیستم‌های خبره بخش مهمی از آزمون هستند

• تست‌های سال‌های گذشته بهترین مرجع برای تحلیل سطح سوال‌ها هستند

• خلاصه‌نویسی فرمول‌ها، الگوریتم‌ها و نکات کلیدی الزامی است

• ابتدا سراغ سوالات تحلیلی و محاسباتی سبک‌تر بروید

۳. فهرست دروس و منابع پیشنهادی (مرجع پایه – تکمیلی – تمرینی – نکته کاربردی)

۱) یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوش مصنوعی (Machine Learning & AI Algorithms)

• منبع مرجع پایه:
  Russell & Norvig – Artificial Intelligence: A Modern Approach

• منبع تکمیلی:
  کتاب یادگیری ماشین دکتر رضایی

• منابع تمرینی:
  تست‌های تخصصی هوش مصنوعی

• نکته کاربردی: تمرکز روی الگوریتم‌های نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی و بهینه‌سازی

2. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Neural Networks & Deep Learning)

• منبع مرجع پایه:
  Goodfellow – Deep Learning

• منبع تکمیلی:
  جزوات دانشگاهی معتبر

• منابع تمرینی:
  تست‌های طبقه‌بندی‌شده شبکه‌های عصبی

• نکته کاربردی: تمرکز روی شبکه‌های پیش‌خور، کانولوشنی، بازگشتی و کاربردها

3. منطق فازی و سیستم‌های خبره (Fuzzy Logic & Expert Systems)

• منبع مرجع پایه:
  Zadeh – Fuzzy Sets and Systems

• منبع تکمیلی:
  کتاب سیستم‌های خبره دکتر امیری

• منابع تمرینی:
  تست‌های پیشرفته منطق فازی

• نکته کاربردی: تمرکز روی طراحی قوانین، کنترل فازی و استنتاج

4. پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی (NLP & Data Mining)

• منبع مرجع پایه:
  Manning – Introduction to Natural Language Processing

• منبع تکمیلی:
  جزوات دانشگاهی و مقالات علمی

• منابع تمرینی:
  تست‌های طبقه‌بندی‌شده داده‌کاوی و NLP

• نکته کاربردی: تمرکز روی پردازش متن، تحلیل داده و استخراج دانش

5. آمار و روش تحقیق (Statistics & Research Methods)

• منبع مرجع پایه:
  Montgomery – Applied Statistics for Engineers

• منبع تکمیلی:
  کتاب‌های آمار مهندسی دکتر عادل آذر

• منابع تمرینی:
  تست‌های آمار مهندسی

• نکته کاربردی: تحلیل داده‌ها، رگرسیون و آزمون فرض در مطالعات هوش مصنوعی

6. زبان انگلیسی

• منابع پایه:
  ۵۰۴
  Essential Words for the TOEFL

• منابع تکمیلی:
  مقالات تخصصی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

• منابع تمرینی:
  تست‌های انگلیسی دانشگاه آزاد

• نکته کاربردی: متن‌های تخصصی هوش مصنوعی امتیازآور هستند

7. استعداد تحصیلی

• منبع پایه:
  جلد اصلی هادی مسیح‌خواه

• منبع تکمیلی:
  حل تمرین پارسه

• منابع تمرینی:
  دفترچه‌های ۱۰ سال اخیر

• نکته کاربردی: سوال‌های منطقی و تحلیلی بیشترین درصد را دارند

۴. منابع تمرینی و کار با دفترچه‌های سازمان سنجش

• تمام دفترچه‌های دکتری آزاد مهندسی کامپیوتر – هوش مصنوعی در ۱۰ سال اخیر حداقل دو بار حل شود

• تست‌های دکتری سراسری هوش مصنوعی نیز بسیار مفید هستند

• اجرای آزمون‌های زمان‌دار هفتگی برای کنترل سرعت ضروری است

۵. برنامه مطالعاتی فشرده ۹۰ روزه (با الگوی هفتگی)

الگوی هفتگی ثابت:

• ۳ روز: یادگیری ماشین + الگوریتم‌های هوش مصنوعی

• ۲ روز: شبکه‌های عصبی + منطق فازی

• نیم‌روز: پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی

• نیم‌روز: آمار

• نیم‌روز: زبان

• ۱ روز: مرور + آزمون زمان‌دار

برنامه ۹۰ روزه:

• ۳۰ روز اول: یادگیری مفهومی و مطالعه فصل‌به‌فصل

• ۳۰ روز دوم: حل تست طبقه‌بندی‌شده و رفع ضعف‌ها

• ۳۰ روز سوم: آزمون‌های جامع + جمع‌بندی

• هر ۱۴ روز یک بار مرور کامل

۶. تکنیک‌های عملی و نکات رتبه‌ساز

• دفترچه فرمول‌ها، الگوریتم‌ها و شبکه‌ها تهیه شود

• در طراحی سیستم‌های هوشمند و شبکه‌های عصبی، مطالعه موردی داشته باش

• تست‌های غلط را طبقه‌بندی کن تا الگوی ضعف مشخص شود

• نمودارها و جریان داده‌ها را با رسم شکل یاد بگیر

• ابتدا سراغ سوالات تحلیلی و محاسباتی سبک‌تر برو

۷. جمع‌بندی و چک‌لیست نهایی

خلاصه‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، منطق فازی، پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی کامل هستند
تست‌های ۱۰ سال گذشته حداقل دو بار حل شده‌اند
سه آزمون جامع اجرا شده
نکات کلیدی هوش مصنوعی مرور شده
لغات مهم زبان بررسی شده
مدیریت زمان در آزمون تمرین شده