1. مقدمه
- **تعریف هوش مصنوعی (AI)**: معرفی مختصری از هوش مصنوعی و تاریخچه آن.
- **اهمیت موضوع**: توضیح اهمیت پژوهش‌های نوین در زمینه هوش مصنوعی برای جامعه و صنعت.

2. کاربردهای هوش مصنوعی
- **پزشکی**: استفاده از AI در تشخیص بیماری‌ها، جراحی‌های رباتیک، و پیش‌بینی‌های درمانی.
- **خودروهای خودران**: فناوری‌های هوش مصنوعی در خودروهای بدون راننده و بهبود ایمنی جاده‌ها.
- **پردازش زبان طبیعی (NLP)**: کاربردهای AI در ترجمه ماشینی، تشخیص احساسات، و تولید متن.
- **هوش تجاری و تحلیل داده**: استفاده از AI برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌های تجاری.

3. روش‌های نوین در پژوهش‌های هوش مصنوعی
- **یادگیری عمیق (Deep Learning)**: بررسی شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردهای آن.
- **یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)**: معرفی و کاربردهای آن در بازی‌ها و رباتیک.
- **الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms)**: استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی مسائل پیچیده.

4. چالش‌ها و راهکارها
- **چالش‌های فنی**: مشکلات مربوط به داده‌های آموزشی، پیچیدگی محاسباتی، و تفسیر نتایج مدل‌ها.
- **چالش‌های اخلاقی**: مسائل مربوط به حریم خصوصی، تبعیض الگوریتمی، و مسئولیت‌پذیری.
- **راهکارها**: راه‌حل‌های پیشنهادی برای مقابله با این چالش‌ها، از جمله توسعه الگوریتم‌های شفاف و افزایش نظارت انسانی.

5. مطالعات موردی (Case Studies)
- **پروژه‌های موفق**: بررسی چند پروژه موفق در حوزه هوش مصنوعی و نتایج به‌دست‌آمده.
- **تحلیل مقایسه‌ای**: مقایسه چند روش مختلف در یک حوزه خاص و تحلیل نتایج.

6. آینده هوش مصنوعی
- **پیش‌بینی‌ها**: روندهای آینده در پژوهش‌های هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های مرتبط.
- **تأثیرات اجتماعی و اقتصادی**: بحث در مورد تأثیرات پیش‌بینی‌شده AI بر اشتغال، آموزش، و جامعه.

این همایش در حوزه های زیر آماده  ی دریافت مقالات میباشد

علوم
علوم پایه
علوم پزشکی
علوم فنی و مهندسی
علوم انسانی
صنعت:
صنعت نفت، گاز و پتروشیمی
صنعت بیمه
صنعت بانکداری ()Banking
صنعت آموزش و پرورش
دانش:
منطق فازی
شبکه عصبی مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
محاسبات هوشمند