, ,

کتاب آینه تاریک: چگونه هوش مصنوعی بازتاب‌دهنده بدترین صفات ماست (و چه باید کرد؟)

249,950 تومان

آینه تاریک: چگونه هوش مصنوعی بازتاب‌دهنده بدترین صفات ماست (و چه باید کرد؟) آینه تاریک: چگونه هوش مصنوعی بازتاب‌دهنده بدترین صفات ماست (و چه باید کرد؟) دوره آموزشی‌ای که شما را به قلب تاریک هوش مصنوعی…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: آینه تاریک: چگونه هوش مصنوعی بازتاب‌دهنده بدترین صفات ماست (و چه باید کرد؟)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اخلاق

موضوع میانی: سوگیری در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با دوره: آینه تاریک و اهمیت آن
  • 2. مقدمه: هوش مصنوعی و وعده‌های آن
  • 3. بازتاب هوش مصنوعی: ابزار یا آینه؟
  • 4. کتاب "The Mirror Problem": ایده اصلی
  • 5. انسان بدترین خودش را در هوش مصنوعی می‌بیند
  • 6. تاریکی نهفته در دل الگوریتم‌ها
  • 7. چرا هوش مصنوعی بدترین صفات ما را منعکس می‌کند؟
  • 8. مفهوم "سوگیری" در هوش مصنوعی
  • 9. سوگیری چیست و چگونه وارد سیستم‌ها می‌شود؟
  • 10. انواع سوگیری در هوش مصنوعی: تعریفی اولیه
  • 11. سوگیری ناشی از داده‌ها: بخش اول
  • 12. سوگیری ناشی از داده‌ها: بخش دوم (نمونه‌ها)
  • 13. سوگیری ناشی از طراحی الگوریتم
  • 14. سوگیری ناشی از تعامل انسانی
  • 15. سوگیری نژادی در هوش مصنوعی
  • 16. سوگیری جنسیتی در هوش مصنوعی
  • 17. سوگیری سنی در هوش مصنوعی
  • 18. سوگیری اجتماعی-اقتصادی در هوش مصنوعی
  • 19. سوگیری سیاسی در هوش مصنوعی
  • 20. سوگیری فرهنگی در هوش مصنوعی
  • 21. سوگیری مربوط به توانایی‌های فردی
  • 22. سوگیری در سیستم‌های تشخیص چهره
  • 23. سوگیری در الگوریتم‌های استخدام
  • 24. سوگیری در سیستم‌های قضایی و عدالت کیفری
  • 25. سوگیری در سیستم‌های پزشکی
  • 26. سوگیری در پیشنهاد محتوا (Recommendation Systems)
  • 27. سوگیری در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 28. سوگیری در ربات‌های جنگی و نظامی
  • 29. سوگیری در هوش مصنوعی توصیه‌گر اخبار
  • 30. سوگیری در بازی‌های ویدیویی و شبیه‌سازی‌ها
  • 31. چگونه سوگیری در داده‌ها ایجاد می‌شود؟
  • 32. نقش فعالان و ناظران انسانی در تولید سوگیری
  • 33. رانت اطلاعاتی و سوگیری
  • 34. تاریخچه سوگیری در ابزارهای انسانی
  • 35. چگونه هوش مصنوعی این سوگیری‌های تاریخی را تشدید می‌کند؟
  • 36. اثرات مخرب سوگیری در هوش مصنوعی: فردی
  • 37. اثرات مخرب سوگیری در هوش مصنوعی: اجتماعی
  • 38. اثرات مخرب سوگیری در هوش مصنوعی: اقتصادی
  • 39. اثرات مخرب سوگیری در هوش مصنوعی: سیاسی
  • 40. مفهوم "انصاف" (Fairness) در هوش مصنوعی
  • 41. تعریف‌های مختلف انصاف در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 42. چالش‌های عملیاتی کردن انصاف
  • 43. چگونه سوگیری در مرحله یادگیری ماشین شکل می‌گیرد؟
  • 44. نقش پارامترها و هایپرپارامترها در سوگیری
  • 45. چگونه سوگیری در مرحله استقرار مدل ظاهر می‌شود؟
  • 46. اثرات بازخوردی (Feedback Loops) سوگیری
  • 47. مطالعات موردی از سوگیری‌های آشکار
  • 48. مطالعه موردی: گوگل فوتوز و برچسب‌گذاری نژادی
  • 49. مطالعه موردی: آمازون و سوگیری جنسیتی در استخدام
  • 50. مطالعه موردی: سیستم‌های عدالت کیفری و سوگیری نژادی
  • 51. مطالعه موردی: فیس‌بوک و انتشار اطلاعات نادرست
  • 52. مطالعه موردی: هوش مصنوعی پزشکی و تفاوت در تشخیص
  • 53. آیا هوش مصنوعی ذاتاً سوگیرانه است؟
  • 54. مفهوم "شفافیت" (Transparency) در هوش مصنوعی
  • 55. چالش‌های شفافیت در مدل‌های پیچیده
  • 56. چگونه شفافیت به کشف سوگیری کمک می‌کند؟
  • 57. مفهوم "قابلیت توضیح" (Explainability) در هوش مصنوعی (XAI)
  • 58. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 59. چگونه XAI به شناسایی ریشه‌های سوگیری کمک می‌کند؟
  • 60. مداخله برای کاهش سوگیری: مراحل اولیه
  • 61. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری
  • 62. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش سوگیری
  • 63. تکنیک‌های حین آموزش برای کاهش سوگیری
  • 64. تکنیک‌های پس‌پردازش برای کاهش سوگیری
  • 65. طراحی الگوریتم‌های منصفانه از ابتدا
  • 66. نقش مسئولیت‌پذیری (Accountability) در مقابله با سوگیری
  • 67. چه کسی مسئول سوگیری در هوش مصنوعی است؟
  • 68. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 69. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان: کاهش سوگیری
  • 70. راهنمای عملی برای کاربران: تشخیص سوگیری
  • 71. راهنمای عملی برای سیاست‌گذاران: مقررات‌گذاری
  • 72. قوانین و مقررات موجود برای هوش مصنوعی و سوگیری
  • 73. آینده سوگیری در هوش مصنوعی: خطرات بالقوه
  • 74. آینده هوش مصنوعی: آیا می‌توانیم از شر سوگیری خلاص شویم؟
  • 75. فرا-اخلاق (Meta-Ethics) و هوش مصنوعی
  • 76. فلسفه اخلاق و بازتاب آن در هوش مصنوعی
  • 77. فردگرایی در مقابل جمع‌گرایی و سوگیری
  • 78. نسبیت‌گرایی فرهنگی و چالش‌های آن برای هوش مصنوعی
  • 79. نظریه‌های عدالت و پیاده‌سازی آن‌ها در هوش مصنوعی
  • 80. فمینیسم و نقد هوش مصنوعی سوگیرانه
  • 81. انتقادات پسااستعماری به هوش مصنوعی
  • 82. هوش مصنوعی و مفهوم "دیگری" (The Other)
  • 83. بازسازی "خود" در عصر هوش مصنوعی
  • 84. چگونه هوش مصنوعی می‌تواند فرصتی برای بهبود باشد؟
  • 85. تغییر نگرش: از آینه تاریک به ابزار بهبود
  • 86. نقش آموزش و آگاهی‌بخشی عمومی
  • 87. یادگیری از تاریخ: چگونه انسان‌ها با تعصبات خود کنار آمده‌اند؟
  • 88. تکنیک‌های مداخله روانشناختی و انطباق آن با هوش مصنوعی
  • 89. پیش‌بینی آینده: هوش مصنوعی و تعصبات ریشه‌دار
  • 90. راه‌های خلاقانه برای غلبه بر سوگیری
  • 91. نقش جامعه مدنی در پایش هوش مصنوعی
  • 92. همکاری بین‌المللی برای مبارزه با سوگیری
  • 93. مسئولیت اخلاقی انسان در قبال هوش مصنوعی
  • 94. نتیجه‌گیری: ساختن آینده‌ای عادلانه‌تر با هوش مصنوعی
  • 95. فراخوان به عمل: گام‌های بعدی برای همه ذینفعان
  • 96. کتاب "The Mirror Problem" و پیام نهایی آن
  • 97. نگاهی به پیشرفت‌های آینده در زمینه اخلاق هوش مصنوعی
  • 98. سخن پایانی: مسئولیت ما در ساختن هوش مصنوعی
  • 99. ارزیابی نهایی دوره و مسیر پیش رو.





آینه تاریک: چگونه هوش مصنوعی بازتاب‌دهنده بدترین صفات ماست (و چه باید کرد؟)



آینه تاریک: چگونه هوش مصنوعی بازتاب‌دهنده بدترین صفات ماست (و چه باید کرد؟)

دوره آموزشی‌ای که شما را به قلب تاریک هوش مصنوعی می‌برد…

معرفی دوره

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که هوش مصنوعی، این فناوری انقلابی، چگونه می‌تواند چهره‌ی واقعی ما را به تصویر بکشد؟ کتاب «The Mirror Problem: How AI Reflects Our Worst Selves» به زیبایی این موضوع را بررسی می‌کند: اینکه چگونه هوش مصنوعی، با تمام هوشمندی‌اش، می‌تواند بازتاب‌دهنده تعصبات، تبعیض‌ها و اشتباهات ما باشد. این دوره، با الهام از این کتاب و با نگاهی عمیق‌تر، شما را به یک سفر اکتشافی در دنیای هوش مصنوعی و اخلاق آن دعوت می‌کند.

در این دوره، شما یاد می‌گیرید که چگونه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سوگیری‌های ناخودآگاه ما را تقویت کنند، تبعیض را تداوم بخشند و حتی بر تصمیم‌گیری‌های مهم زندگی ما تأثیر بگذارند. این دوره فقط یک آموزش نیست؛ بلکه یک دعوت به تفکر انتقادی و تلاش برای ساخت یک آینده‌ی عادلانه‌تر در عصر هوش مصنوعی است.

درباره دوره

دوره «آینه تاریک» یک کاوش عمیق در موضوع سوگیری در هوش مصنوعی و پیامدهای اخلاقی آن است. ما به بررسی ریشه‌های این سوگیری‌ها، نحوه ظهور آن‌ها در الگوریتم‌ها و تأثیرات مخرب آن‌ها بر جامعه می‌پردازیم. این دوره با الهام از بینش‌های کلیدی کتاب «The Mirror Problem» و به‌روزترین تحقیقات این حوزه، ابزارها و دانش لازم برای درک، شناسایی و مقابله با سوگیری‌های هوش مصنوعی را در اختیار شما قرار می‌دهد.

این دوره شامل سخنرانی‌های تعاملی، مثال‌های واقعی، مطالعه موردی و تمرین‌های عملی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم پیچیده را به آسانی درک کنید و مهارت‌های لازم برای یک فعال و مدافع اخلاق هوش مصنوعی را کسب کنید.

موضوعات کلیدی دوره

  • مبانی اخلاق هوش مصنوعی و اهمیت آن در دنیای امروز
  • شناخت انواع سوگیری‌های رایج در هوش مصنوعی (سوگیری داده‌ها، سوگیری الگوریتم‌ها، سوگیری تعبیر)
  • چگونه سوگیری‌ها در حوزه‌های مختلف (اشتغال، مراقبت‌های بهداشتی، عدالت کیفری) ظاهر می‌شوند
  • آشنایی با تأثیرات سوگیری هوش مصنوعی بر جوامع و افراد
  • استراتژی‌ها و تکنیک‌های شناسایی و ارزیابی سوگیری در الگوریتم‌ها
  • ابزارها و روش‌های رفع سوگیری در هوش مصنوعی
  • مسئولیت‌پذیری و شفافیت در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
  • چارچوب‌های اخلاقی و استانداردهای بین‌المللی برای هوش مصنوعی
  • نقش داده‌ها در ایجاد و تشدید سوگیری در هوش مصنوعی
  • آینده هوش مصنوعی و چالش‌های پیش روی ما

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان طراحی شده است، از جمله:

  • دانشجویان و محققان علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، فلسفه و علوم اجتماعی
  • متخصصان و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • مدیران و تصمیم‌گیرندگان در سازمان‌ها و شرکت‌ها
  • کارشناسان و فعالان در حوزه حقوق بشر و عدالت اجتماعی
  • هر کسی که به آینده هوش مصنوعی و تأثیرات آن بر جامعه علاقه‌مند است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

در دنیایی که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، درک عمیق از اخلاق و سوگیری‌های آن بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد. با شرکت در دوره «آینه تاریک»:

  • شما درک عمیقی از چگونگی عملکرد هوش مصنوعی و تأثیرات آن بر زندگی ما به دست می‌آورید.
  • مهارت‌های لازم برای شناسایی و مقابله با سوگیری‌های هوش مصنوعی را فرا می‌گیرید.
  • در بحث‌های مهم مربوط به اخلاق هوش مصنوعی، با اعتماد به نفس شرکت می‌کنید.
  • به یک جامعه از افراد همفکر می‌پیوندید که در تلاش برای ساخت یک آینده‌ی عادلانه‌تر هستند.
  • شما ابزارها و دانش لازم را برای ایجاد تغییرات مثبت در دنیای هوش مصنوعی به دست می‌آورید.

این دوره، فرصتی بی‌نظیر برای ارتقای دانش و مهارت‌های شما و قرار گرفتن در خط مقدم تحولات هوش مصنوعی است. همین امروز ثبت‌نام کنید و به جمع ما بپیوندید!

سرفصل‌های دوره

دوره «آینه تاریک» یک برنامه آموزشی جامع و ۱۰۰ جلسه‌ای است که شما را از مبانی تا سطوح پیشرفته‌ی اخلاق هوش مصنوعی همراهی می‌کند. سرفصل‌های این دوره، ترکیبی از تئوری، مثال‌های عملی و تمرین‌های تعاملی است. در اینجا تنها به چند نمونه از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

  • مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • تاریخچه و تکامل اخلاق هوش مصنوعی
  • مفاهیم اساسی سوگیری در داده‌ها
  • انواع سوگیری‌های الگوریتمی
  • شناسایی سوگیری در داده‌های آموزشی
  • تکنیک‌های رفع سوگیری در داده‌ها
  • تاثیرات سوگیری در حوزه‌های مختلف: اشتغال، مراقبت‌های بهداشتی، عدالت کیفری
  • اخلاق در طراحی الگوریتم
  • شفافیت و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
  • استانداردهای بین‌المللی برای هوش مصنوعی
  • نقش دولت‌ها و سازمان‌های بین‌المللی
  • آینده هوش مصنوعی و چالش‌های پیش رو
  • … و بیش از 88 سرفصل دیگر

با شرکت در این دوره، شما به یک درک عمیق و جامع از دنیای هوش مصنوعی و چالش‌های اخلاقی آن دست خواهید یافت.

© 2024 نام شرکت شما. تمامی حقوق محفوظ است.


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب آینه تاریک: چگونه هوش مصنوعی بازتاب‌دهنده بدترین صفات ماست (و چه باید کرد؟)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا