اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شناسایی و غلبه بر سوگیری ناشی از عوامل مخدوش‌کننده در سیستم‌های توصیه‌گر دنیای واقعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی و غلبه بر سوگیری ناشی از عوامل مخدوش‌کننده در سیستم‌های توصیه‌گر دنیای واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: معرفی و انواع
• 2. انواع داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. مقدمه‌ای بر سوگیری (Bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. انواع سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر: بررسی موردی
• 6. مفهوم عوامل مخدوش‌کننده (Confounding Factors)
• 7. عوامل مخدوش‌کننده رایج در سیستم‌های توصیه‌گر
• 8. چرا عوامل مخدوش‌کننده مهم هستند؟ تاثیرات بر دقت و fairness
• 9. تشخیص عوامل مخدوش‌کننده: روش‌های آماری و تحلیلی
• 10. مدل‌های علی (Causal Models) برای تحلیل عوامل مخدوش‌کننده
• 11. نمودارهای علی (Causal Diagrams): معرفی و کاربرد
• 12. شناسایی مسیرهای علی و غیرعلی (Backdoor Paths)
• 13. تعدیل (Adjustment) برای کنترل عوامل مخدوش‌کننده
• 14. روش‌های آماری تعدیل: Regression Adjustment
• 15. روش‌های آماری تعدیل: Propensity Score Matching (PSM)
• 16. روش‌های آماری تعدیل: Inverse Propensity Score Weighting (IPSW)
• 17. روش‌های آماری تعدیل: Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)
• 18. متغیرهای نهفته (Latent Variables) و نقش آن‌ها در مخدوش‌سازی
• 19. مدل‌های فاکتوریزاسیون ماتریس (Matrix Factorization) و عوامل مخدوش‌کننده
• 20. مدل‌های عمیق (Deep Learning) و عوامل مخدوش‌کننده
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و سوگیری زمانی
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks) و سوگیری مکانی
• 23. مدل‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks) و تولید داده متوازن
• 24. استراتژی‌های پیشگیری از مخدوش‌سازی: طراحی سیستم
• 25. استراتژی‌های پیشگیری از مخدوش‌سازی: جمع‌آوری داده
• 26. استراتژی‌های پیشگیری از مخدوش‌سازی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 27. استفاده از اطلاعات جمعیت‌شناختی برای کاهش سوگیری
• 28. استفاده از اطلاعات زمینه‌ای برای کاهش سوگیری
• 29. تکنیک‌های رفع سوگیری پس از آموزش مدل (Post-processing)
• 30. Re-ranking بر اساس fairness
• 31. Calibration برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 32. آزمون‌های Fairness: بررسی تفاوت‌های عملکردی گروه‌های مختلف
• 33. معیارهای Fairness: Demographic Parity
• 34. معیارهای Fairness: Equal Opportunity
• 35. معیارهای Fairness: Predictive Parity
• 36. توازن بین دقت و Fairness: چالش‌ها و راهکارها
• 37. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) برای ارزیابی robustness
• 38. اعتبارسنجی مدل (Model Validation) در حضور عوامل مخدوش‌کننده
• 39. نقش اخلاق در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
• 40. حریم خصوصی و سوگیری: ملاحظات قانونی و اخلاقی
• 41. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر فیلم
• 43. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر موسیقی
• 44. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر محصول
• 45. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر خبر
• 46. مورد کاوی: سیستم توصیه‌گر محتوای آموزشی
• 47. چالش‌های خاص سیستم‌های توصیه‌گر اجتماعی
• 48. چالش‌های خاص سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر مکان
• 49. چالش‌های خاص سیستم‌های توصیه‌گر موبایل
• 50. سیستم‌های توصیه‌گر چندوجهی (Multi-modal Recommender Systems)
• 51. سیستم‌های توصیه‌گر تعاملی (Interactive Recommender Systems)
• 52. سیستم‌های توصیه‌گر explanation-aware
• 53. یادگیری فعال (Active Learning) برای جمع‌آوری داده‌های unbiased
• 54. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای سیستم‌های توصیه‌گر پویا
• 55. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای غلبه بر کمبود داده
• 56. ادغام دانش دامنه (Domain Knowledge) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. استفاده از هستی‌شناسی (Ontology) برای بهبود تفسیر داده
• 58. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر عادلانه و قابل اعتماد
• 59. مقایسه الگوریتم‌های مختلف از منظر سوگیری
• 60. بهترین روش‌ها برای مستندسازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 61. ارائه نتایج به ذینفعان: شفافیت و ارتباط موثر
• 62. تکنیک‌های مصورسازی (Visualization) برای درک سوگیری
• 63. آینده سیستم‌های توصیه‌گر: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 64. نقش هوش مصنوعی اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. استانداردهای Fairness و compliance
• 66. مقدمه‌ای بر جبران‌سازی علی (Causal Inference)
• 67. روش‌های جبران‌سازی علی مبتنی بر مدل‌های خطی
• 68. روش‌های جبران‌سازی علی مبتنی بر درخت‌های تصمیم
• 69. روش‌های جبران‌سازی علی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 70. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر فیلم
• 71. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر موسیقی
• 72. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر محصول
• 73. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر خبر
• 74. کاربرد جبران‌سازی علی در توصیه‌گر محتوای آموزشی
• 75. ارزیابی عملکرد مدل‌های توصیه‌گر با جبران‌سازی علی
• 76. محدودیت‌های روش‌های جبران‌سازی علی
• 77. ترکیب روش‌های آماری و یادگیری ماشین برای جبران‌سازی علی
• 78. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) برای کاهش سوگیری
• 79. استفاده از embeddingها برای مدل‌سازی ترجیحات کاربر
• 80. مقابله با سوگیری انتخاب (Selection Bias)
• 81. مقابله با سوگیری قرار گرفتن در معرض (Exposure Bias)
• 82. مقابله با سوگیری ارزیابی (Evaluation Bias)
• 83. روش‌های counterfactual inference در سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای آموزش مدل‌های عادلانه
• 85. تکنیک‌های adversarial training برای robustness
• 86. بهبود اعتماد کاربر به سیستم‌های توصیه‌گر
• 87. استفاده از بازخورد کاربر برای اصلاح سوگیری
• 88. مطالعه موردی: طراحی سیستم توصیه‌گر برای یک گروه جمعیتی خاص
• 89. مطالعه موردی: مقابله با انتشار اطلاعات نادرست از طریق سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. مرور مقالات پیشرفته در زمینه جبران‌سازی علی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر عادلانه در مقیاس بزرگ
• 92. ابزارهای متن‌باز برای جبران‌سازی علی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. فرصت‌های تحقیقاتی در زمینه سیستم‌های توصیه‌گر عادلانه
• 94. آینده جبران‌سازی علی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 95. جمع‌بندی و نکات کلیدی دوره