۱. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم‌های هوشمند

بیان مسأله:
با گسترش داده‌های بزرگ و پیچیدگی سیستم‌های هوشمند، نیاز به الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بیش از پیش احساس می‌شود. چالش اصلی، بهبود دقت پیش‌بینی، کاهش خطا و افزایش سرعت پردازش داده‌هاست.

یکی دیگر از مسائل مهم، تحلیل داده‌های پیچیده و ارائه مدل‌هایی است که بتوانند رفتارهای آینده سیستم‌ها را با دقت بالا پیش‌بینی کنند.

پژوهش در این حوزه می‌تواند بر توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیشرفته و روش‌های بهینه‌سازی تمرکز کند و کاربردهای عملی در صنایع مختلف داشته باشد.

۲. امنیت سایبری و حفاظت از داده‌ها

بیان مسأله:
با افزایش حملات سایبری و نفوذ به شبکه‌ها، حفاظت از داده‌ها و اطلاعات حساس به یک ضرورت حیاتی تبدیل شده است. امنیت شبکه‌ها، شناسایی تهدیدات، رمزنگاری و مدیریت دسترسی از مهم‌ترین چالش‌ها هستند.

یکی از مسائل کلیدی پژوهشی، توسعه الگوریتم‌های تشخیص نفوذ و سیستم‌های حفاظتی هوشمند است که بتوانند تهدیدات جدید و پیچیده را به‌صورت زمان واقعی شناسایی کنند.

دانشجویان تحصیلات تکمیلی می‌توانند با ترکیب روش‌های رمزنگاری پیشرفته، یادگیری ماشین و تحلیل رفتار کاربران، راهکارهای نوین برای امنیت سایبری ارائه دهند.

۳. داده‌کاوی و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)

بیان مسأله:
افزایش حجم و تنوع داده‌ها در صنایع مختلف، تحلیل دقیق و استخراج دانش ارزشمند از داده‌ها را دشوار کرده است. چالش اصلی، بهبود سرعت پردازش و دقت تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده است.

یکی از مسائل پژوهشی، توسعه الگوریتم‌ها و چارچوب‌های مقیاس‌پذیر برای تحلیل داده‌های حجیم و نیمه‌ساخت‌یافته است.

پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی می‌تواند بر ارائه روش‌های نوین داده‌کاوی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده و مدل‌سازی داده‌ها تمرکز کند تا اطلاعات مفید و کاربردی استخراج شود.

۴. اینترنت اشیا (IoT) و شبکه‌های هوشمند

بیان مسأله:
با رشد سریع دستگاه‌های متصل و اینترنت اشیا، مدیریت داده‌ها و ارتباطات شبکه‌ای در مقیاس بزرگ یک چالش جدی محسوب می‌شود. موضوعاتی مانند امنیت، پهنای باند، مدیریت انرژی و هماهنگی بین دستگاه‌ها از مسائل مهم پژوهشی هستند.

یکی از چالش‌های کلیدی، طراحی معماری‌های بهینه شبکه IoT برای افزایش کارایی و کاهش تأخیر است.

دانشجویان می‌توانند بر توسعه الگوریتم‌های مدیریت داده، شبکه‌های هوشمند، و سیستم‌های پایش و کنترل از راه دور تمرکز کنند تا عملکرد و امنیت شبکه‌های IoT بهبود یابد.

۵. واقعیت مجازی و واقعیت افزوده (VR/AR) و کاربردهای هوشمند

بیان مسأله:
استفاده از فناوری‌های واقعیت مجازی و افزوده در آموزش، پزشکی، صنعت و سرگرمی در حال افزایش است، اما چالش‌های فنی و محتوایی همچنان محدودیت‌هایی ایجاد می‌کنند.

یکی از مسائل پژوهشی، بهبود تجربه کاربری، تعامل طبیعی و کاهش مشکلات پردازش داده‌های سنگین در محیط‌های VR/AR است.

پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی می‌تواند بر طراحی الگوریتم‌های پردازش گرافیکی، تعامل انسان و ماشین و کاربردهای هوشمند در VR/AR تمرکز کند تا کاربردهای عملی و علمی این فناوری‌ها گسترش یابد.

  پروپوزال خلاصه‌شده شامل:

• سؤال پژوهش (RQ)

• فرضیات پژوهش (Hypotheses)

• مدل مفهومی (Conceptual Model)

• ماتریس مرور پیشینه (Literature Review Matrix)

📊 پروپوزال‌های خلاصه علوم کامپیوتر

۱. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم‌های هوشمند

RQ: چگونه می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را برای بهبود دقت و سرعت سیستم‌های هوشمند بهینه‌سازی کرد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر به افزایش دقت پیش‌بینی هستند.

• ترکیب داده‌های بزرگ و شبکه‌های عصبی پیشرفته عملکرد سیستم را بهبود می‌دهد.
  مدل مفهومی:
  داده‌های بزرگ → الگوریتم‌های یادگیری ماشین → پیش‌بینی دقیق → کاربردهای عملی
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | LeCun | 2015 | یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی | نیاز به کاهش خطا در داده‌های پیچیده |
  | Goodfellow | 2016 | الگوریتم‌های GAN | کاربرد محدود در سیستم‌های واقعی |
  | Student | 2025 | بهینه‌سازی الگوریتم‌ها | افزایش دقت و سرعت |

۲. امنیت سایبری و حفاظت از داده‌ها

RQ: چگونه می‌توان با استفاده از روش‌های هوشمند، امنیت شبکه و حفاظت از داده‌های حساس را در محیط‌های پیچیده افزایش داد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به شناسایی تهدیدات پیشرفته هستند.

• رمزنگاری پیشرفته می‌تواند امنیت داده‌ها را در سیستم‌های بزرگ بهبود دهد.
  مدل مفهومی:
  تهدیدات سایبری → الگوریتم‌های حفاظتی → شناسایی و پیشگیری → امنیت داده‌ها
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Schneier | 2015 | مبانی امنیت سایبری | نیاز به سیستم‌های هوشمند |
  | Sommer & Paxson | 2010 | تشخیص نفوذ | محدودیت در زمان واقعی |
  | Student | 2025 | الگوریتم‌های پیشرفته | افزایش دقت و واکنش سریع |

۳. داده‌کاوی و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)

RQ: چگونه می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های نوین، تحلیل داده‌های بزرگ و استخراج دانش ارزشمند را بهینه کرد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های توزیع‌شده قادر به پردازش سریع داده‌های حجیم هستند.

• تحلیل داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته با چارچوب‌های مقیاس‌پذیر عملکرد بهتری دارد.
  مدل مفهومی:
  داده‌های بزرگ → الگوریتم‌های تحلیل → استخراج دانش → تصمیم‌گیری بهینه
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Dean & Ghemawat | 2008 | معماری MapReduce | محدودیت در داده‌های غیرساخت‌یافته |
  | Chen | 2014 | Big Data Analytics | نیاز به الگوریتم‌های سریع‌تر |
  | Student | 2025 | الگوریتم‌های توزیع‌شده | پردازش داده‌های حجیم با دقت بالا |

۴. اینترنت اشیا (IoT) و شبکه‌های هوشمند

RQ: چگونه می‌توان عملکرد و امنیت شبکه‌های اینترنت اشیا را با استفاده از معماری‌ها و الگوریتم‌های هوشمند بهبود داد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های مدیریت داده و انرژی کارایی شبکه IoT را افزایش می‌دهند.

• معماری بهینه شبکه موجب کاهش تأخیر و افزایش پهنای باند می‌شود.
  مدل مفهومی:
  دستگاه‌های IoT → مدیریت داده و انرژی → شبکه هوشمند → عملکرد و امنیت بهبود یافته
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Atzori | 2010 | مبانی اینترنت اشیا | محدودیت در شبکه‌های بزرگ |
  | Gubbi | 2013 | معماری IoT | امنیت و مدیریت انرژی |
  | Student | 2025 | الگوریتم‌های بهینه | شبکه‌های IoT با کارایی بالا |

۵. واقعیت مجازی و واقعیت افزوده (VR/AR) و کاربردهای هوشمند

RQ: چگونه می‌توان تجربه کاربری در محیط‌های VR/AR را با الگوریتم‌های هوشمند و پردازش داده‌های گرافیکی بهبود داد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های پردازش گرافیکی پیشرفته می‌توانند تعامل کاربر با محیط VR/AR را طبیعی‌تر کنند.

• بهینه‌سازی داده‌های سنگین و طراحی رابط کاربری موجب کاهش تأخیر و افزایش کارایی می‌شود.
  مدل مفهومی:
  داده‌های VR/AR → الگوریتم‌های پردازش → تعامل کاربر بهبود یافته → کاربردهای هوشمند
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|------------|-------------|
  | Milgram & Kishino | 1994 | چارچوب واقعیت افزوده | محدودیت تعامل طبیعی |
  | Azuma | 1997 | اصول VR/AR | پردازش داده‌های سنگین |
  | Student | 2025 | الگوریتم‌های پیشرفته | بهبود تجربه کاربری و تعامل |