منابع آزمون / منابع دکتری سراسری نیمه متمرکز مهندسی کامپیوتر - هوش مصنوعی به اشتراک گذاری در Facebook به اشتراک گذاری در Google+ به اشتراک گذاری در Twitter کتاب هدیه دهید

منابع دکتری سراسری نیمه متمرکز مهندسی کامپیوتر - هوش مصنوعی

شرح :
توضیحات :

 

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

مقدمه و نقشه مسیر مطالعه

گرایش هوش مصنوعی (AI) در مهندسی کامپیوتر بر طراحی، تحلیل و توسعه الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوشمند تمرکز دارد. این رشته شامل مباحثی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی است.

آزمون دکتری این رشته معمولاً شامل سه بخش اصلی است:
۱. دروس تخصصی رشته (یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، شبکه‌های عصبی، پردازش داده و بینایی ماشین)
۲. روش تحقیق و تحلیل داده‌ها، طراحی مدل‌های هوشمند و ارزیابی عملکرد
۳. زبان تخصصی و استعداد تحصیلی

تسلط هم‌زمان بر مفاهیم نظری، طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی مدل‌ها، ستون اصلی برنامه مطالعاتی شما خواهد بود.

ساختار پیشنهادی منابع و روش مطالعه

برای هر درس سه سطح منبع توصیه می‌شود:

  • منبع مرجع پایه: برای درک عمیق اصول هوش مصنوعی و الگوریتم‌ها

  • منبع تکمیلی: برای یادگیری مباحث پیشرفته و روش‌های نوین AI

  • منبع تمرینی: حل مسائل عملی، پیاده‌سازی مدل‌ها و تحلیل داده‌ها

توصیه می‌شود برای هر مبحث، نمودارهای مدل، جداول مقایسه الگوریتم‌ها و خلاصه روابط ریاضی تهیه کنید تا در مرور نهایی به سرعت به اطلاعات دسترسی داشته باشید.

فهرست دروس و منابع پیشنهادی

۱. یادگیری ماشین (Machine Learning)

منبع مرجع پایه:

  • Pattern Recognition and Machine Learning – Bishop

  • Machine Learning: A Probabilistic Perspective – Kevin Murphy

منبع تکمیلی:

  • مقالات به‌روز IEEE و ACM در زمینه Deep Learning و الگوریتم‌های Ensemble

  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow – Aurélien Géron

منبع تمرینی:

  • حل مسائل طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد

  • پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با پایتون و کتابخانه‌های رایج

نکته کاربردی: توانایی تحلیل معیارهای ارزیابی مدل‌ها مانند Accuracy، F1-Score و AUC، در آزمون و مصاحبه علمی اهمیت زیادی دارد.

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

منبع مرجع پایه:

  • Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

  • Neural Networks and Learning Machines – Simon Haykin

منبع تکمیلی:

  • مقالات اخیر در زمینه CNN, RNN, GAN و Transformers

  • منابع تخصصی پردازش سیگنال و داده‌های بزرگ

منبع تمرینی:

  • پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با TensorFlow و PyTorch

  • تمرین تحلیل Loss، Overfitting و Regularization

نکته کاربردی: توانایی طراحی و تحلیل شبکه‌های عمیق برای مسائل واقعی، امتیاز ویژه دارد.

۳. الگوریتم‌ها و بهینه‌سازی (Algorithms & Optimization)

منبع مرجع پایه:

  • Introduction to Algorithms – Cormen et al. (فصل‌های مرتبط با الگوریتم‌های پیشرفته)

  • Convex Optimization – Boyd & Vandenberghe

منبع تکمیلی:

  • مقالات تخصصی در زمینه الگوریتم‌های تکاملی، ژنتیک و PSO

  • الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری

منبع تمرینی:

  • تمرین حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های Gradient Descent و Adam

  • تحلیل زمان و پیچیدگی الگوریتم‌ها

نکته کاربردی: توانایی تطبیق الگوریتم بهینه‌سازی با نوع مسئله هوش مصنوعی، در آزمون و پروژه‌های عملی مهم است.

۴. پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین (NLP & Computer Vision)

منبع مرجع پایه:

  • Speech and Language Processing – Jurafsky & Martin

  • Computer Vision: Algorithms and Applications – Richard Szeliski

منبع تکمیلی:

  • مقالات پیشرفته در زمینه Transformer، BERT، GPT و تشخیص تصویر

  • منابع پردازش و تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای

منبع تمرینی:

  • تمرین پیاده‌سازی مدل‌های NLP و CV با داده‌های واقعی

  • تحلیل نتایج مدل‌ها، اندازه‌گیری دقت و کارایی

نکته کاربردی: توانایی تلفیق الگوریتم‌ها برای حل مسئله واقعی، از مهارت‌های کلیدی در مصاحبه علمی است.

۵. روش تحقیق و تحلیل داده‌ها (Research Methods & Data Analysis)

منبع مرجع پایه:

  • Research Methods in Computer Science – Creswell & Creswell

  • جزوه‌های روش تحقیق دانشگاه‌های معتبر ایران

منبع تکمیلی:

  • منابع آماری و مدل‌سازی تجربی در AI و یادگیری ماشین

  • طراحی و شبیه‌سازی Benchmarks و Performance Metrics

منبع تمرینی:

  • تمرین تحلیل داده‌ها و مقایسه مدل‌ها با معیارهای آماری

  • طراحی آزمایش برای ارزیابی کارایی الگوریتم‌ها

نکته کاربردی: تهیه جدول معیارهای مقایسه مدل‌ها (Accuracy, Loss, Efficiency) برای تحلیل دقیق عملکرد، بسیار کاربردی است.

۶. زبان تخصصی و استعداد تحصیلی

منبع مرجع پایه:

  • واژگان تخصصی AI, Machine Learning, Deep Learning

  • کتاب‌های آمادگی زبان دکتری وزارت علوم

منبع تکمیلی:

  • مطالعه Abstract مقالات IEEE, ACM و ژورنال‌های تخصصی AI

منبع تمرینی:

  • تمرین درک مطلب زمان‌دار، ترجمه متون تخصصی و خلاصه‌نویسی مقاله

  • تمرین واژگان مرتبط با الگوریتم‌ها، مدل‌ها و داده‌ها

نکته کاربردی: یادگیری واژگان در متن مقاله، بسیار مؤثرتر از حفظ منفرد است.

منابع تمرینی و تحلیل دفترچه‌های سازمان سنجش

تحلیل دفترچه‌های سال‌های گذشته نشان می‌دهد:

  • بیشترین تمرکز سؤالات روی یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی است

  • حل مسائل عملی و تحلیل مدل‌ها بخش مهمی از آزمون را تشکیل می‌دهد

  • تمرین با دفترچه‌های گذشته، سرعت و دقت پاسخ‌دهی را بهبود می‌بخشد

برنامه مطالعاتی فشرده ۹۰ روزه پیشنهادی

روزهای ۱–۳۰:
مطالعه مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی + خلاصه‌نویسی مفاهیم

روزهای ۳۱–۶۰:
تمرکز بر الگوریتم‌ها، بهینه‌سازی و پیاده‌سازی مدل‌ها + تمرین مسائل عملی

روزهای ۶۱–۸۰:
تست‌زنی هدفمند، مرور فصول پرتکرار و تحلیل دفترچه‌های سال‌های گذشته

روزهای ۸۱–۹۰:
مرور نهایی، حل آزمون شبیه‌سازی، جمع‌بندی نمودارها و روابط کلیدی

الگوی هفتگی:
۵ روز مطالعه تخصصی، ۱ روز تست زمان‌دار، ۱ روز مرور و رفع اشکال

تکنیک‌های رتبه‌ساز و نکات کلیدی

  1. رسم نمودار مدل‌ها، جریان داده‌ها و ساختار شبکه‌های عصبی.

  2. تهیه جدول مقایسه الگوریتم‌ها و معیارهای عملکرد.

  3. تمرین پیاده‌سازی مدل‌ها با داده‌های واقعی و تحلیل نتایج.

  4. مرور روزانه زبان تخصصی با مطالعه Abstract مقالات IEEE و ACM.

  5. تمرین تلفیق الگوریتم‌ها برای حل مسائل واقعی هوش مصنوعی.

جمع‌بندی و چک‌لیست نهایی تا روز آزمون

  • مرور کامل خلاصه‌ها و نمودارها حداقل سه بار

  • انجام دو آزمون شبیه‌سازی با زمان‌بندی واقعی

  • مرور فلش‌کارت‌ها و جدول مقایسه الگوریتم‌ها در دو هفته آخر

  • حفظ آرامش ذهنی، تنظیم خواب و تغذیه مناسب در سه روز پایانی


تاریخ : 1404-07-12