اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی عدالت در هوش مصنوعی: شناسایی و مقابله با سوگیری‌های فرهنگی در مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره عدالت در هوش مصنوعی: شناسایی و مقابله با سوگیری‌های فرهنگی در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ارزیابی و کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر سوگیری در هوش مصنوعی
• 3. انواع سوگیری: آماری، نمونه‌گیری، الگوریتمی
• 4. سوگیری‌های شناختی و نقش آن‌ها در داده‌ها
• 5. تعریف انصاف و عدالت در هوش مصنوعی
• 6. اهمیت ارزیابی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 7. معیارهای ارزیابی انصاف: برابری فرصت، برابری نتایج
• 8. مقدمه‌ای بر PakBBQ: معیار ارزیابی سوگیری فرهنگی
• 9. تفاوت PakBBQ با معیارهای ارزیابی سوگیری موجود
• 10. تأثیر فرهنگ بر سوگیری در مدل‌های زبانی
• 11. جمع‌آوری داده‌های آموزشی متنوع و متعادل
• 12. شناسایی سوگیری‌های زبانی در متون
• 13. روش‌های پیش پردازش داده برای کاهش سوگیری
• 14. استفاده از تکنیک‌های augmentation داده برای ایجاد تنوع
• 15. بررسی داده‌های PakBBQ: ساختار و محتوا
• 16. دسته‌بندی سوالات PakBBQ بر اساس نوع سوگیری
• 17. تجزیه و تحلیل پاسخ‌های مدل‌های زبانی به سوالات PakBBQ
• 18. محاسبه نرخ سوگیری در پاسخ‌های مدل
• 19. استفاده از معیارهای ارزیابی انصاف در PakBBQ
• 20. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف زبانی در PakBBQ
• 21. بررسی سوگیری‌های جنسیتی در PakBBQ
• 22. بررسی سوگیری‌های قومیتی در PakBBQ
• 23. بررسی سوگیری‌های مذهبی در PakBBQ
• 24. بررسی سوگیری‌های مرتبط با موقعیت جغرافیایی در PakBBQ
• 25. بررسی سوگیری‌های مرتبط با طبقه اجتماعی در PakBBQ
• 26. نقش annotation در شناسایی سوگیری
• 27. آموزش annotatorها برای شناسایی سوگیری‌های ظریف
• 28. روش‌های اجماع در annotation برای کاهش خطای انسانی
• 29. ارزیابی کیفیت annotation و اصلاح خطاها
• 30. استفاده از crowdsourcing برای annotation داده‌ها
• 31. نقش متخصصان علوم اجتماعی در ارزیابی سوگیری
• 32. تکنیک‌های debiasing داده‌ها: re-weighting
• 33. تکنیک‌های debiasing داده‌ها: resampling
• 34. تکنیک‌های debiasing داده‌ها: adversarial training
• 35. تکنیک‌های debiasing مدل‌ها: regularization
• 36. تکنیک‌های debiasing مدل‌ها: fine-tuning
• 37. استفاده از adversarial examples برای شناسایی نقاط ضعف مدل
• 38. روش‌های مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر adversarial examples
• 39. اثر سوگیری در تولید متن توسط مدل‌های زبانی
• 40. بررسی سوگیری در پاسخ‌دهی به سوالات
• 41. بررسی سوگیری در خلاصه‌سازی متون
• 42. بررسی سوگیری در ترجمه ماشینی
• 43. بررسی سوگیری در تشخیص احساسات
• 44. بررسی سوگیری در تولید شعر و داستان
• 45. پیاده‌سازی PakBBQ در Python
• 46. استفاده از کتابخانه‌های NLP برای ارزیابی سوگیری
• 47. ساخت pipeline ارزیابی سوگیری با PakBBQ
• 48. تجزیه و تحلیل آماری نتایج PakBBQ
• 49. ارائه گزارش ارزیابی سوگیری
• 50. تصویرسازی نتایج PakBBQ
• 51. مقایسه نتایج PakBBQ با سایر معیارهای ارزیابی سوگیری
• 52. محدودیت‌های PakBBQ
• 53. راهکارهای بهبود PakBBQ
• 54. اقتباس PakBBQ برای زبان‌ها و فرهنگ‌های دیگر
• 55. ایجاد معیارهای ارزیابی سوگیری جدید
• 56. استفاده از PakBBQ در توسعه مدل‌های زبانی منصفانه‌تر
• 57. بررسی اثر debiasing بر عملکرد مدل
• 58. ارائه case study از استفاده از PakBBQ در یک پروژه واقعی
• 59. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 60. قوانین و مقررات مربوط به سوگیری در هوش مصنوعی
• 61. نقش سازمان‌های مردم‌نهاد در ارتقای انصاف در هوش مصنوعی
• 62. آموزش عمومی در مورد سوگیری در هوش مصنوعی
• 63. مسئولیت توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی در قبال سوگیری
• 64. نقش کاربران در شناسایی و گزارش سوگیری
• 65. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی و کاهش سوگیری
• 66. بررسی اثر متقابل سوگیری و حریم خصوصی
• 67. تأثیر سوگیری بر گروه‌های حاشیه‌نشین
• 68. نقش سوگیری در انتشار اطلاعات نادرست
• 69. تأثیر سوگیری بر تصمیم‌گیری‌های مهم
• 70. بررسی سوگیری در سیستم‌های استخدام خودکار
• 71. بررسی سوگیری در سیستم‌های وام‌دهی خودکار
• 72. بررسی سوگیری در سیستم‌های قضایی خودکار
• 73. بررسی سوگیری در سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی خودکار
• 74. بررسی سوگیری در سیستم‌های آموزشی خودکار
• 75. بررسی سوگیری در سیستم‌های خبری خودکار
• 76. روش‌های ارزیابی سوگیری در داده‌های چندوجهی (تصویر و متن)
• 77. تأثیر سوگیری در داده‌های تولید شده توسط کاربر (UGC)
• 78. استفاده از یادگیری تقویتی برای کاهش سوگیری
• 79. بررسی سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 80. روش‌های fine-tuning LLMs برای کاهش سوگیری
• 81. ارزیابی سوگیری در LLMs با استفاده از PakBBQ
• 82. بررسی چالش‌های موجود در debiasing LLMs
• 83. آینده ارزیابی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 84. نقش محققان، توسعه‌دهندگان و سیاست‌گذاران در ارتقای انصاف
• 85. ایجاد جامعه‌ای آگاه به سوگیری و مدافع انصاف
• 86. روش‌های ارزیابی و کاهش سوگیری در زبان فارسی
• 87. چالش‌های ارزیابی سوگیری در زبان‌های کم‌منبع (Low-Resource Languages)
• 88. بررسی سوگیری در ترجمه ماشینی زبان فارسی
• 89. ساخت یک مجموعه داده جدید برای ارزیابی سوگیری در زبان فارسی
• 90. بررسی سوگیری در شبکه‌های اجتماعی فارسی‌زبان
• 91. ارائه پیشنهادات برای سیاست‌گذاری در زمینه هوش مصنوعی منصفانه در ایران
• 92. مطالعه موردی: بررسی سوگیری در یک سامانه هوشمند ایرانی
• 93. توسعه یک ابزار متن‌باز برای ارزیابی سوگیری در زبان فارسی
• 94. کارگاه عملی: ارزیابی سوگیری در یک مدل زبانی با PakBBQ
• 95. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه منصفانه مبتنی بر هوش مصنوعی
• 96. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
• 97. منابع تکمیلی و مقالات مرتبط
• 98. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
• 99. ارائه گواهی پایان دوره
• 100. برنامه‌ریزی برای یادگیری مداوم در زمینه انصاف در هوش مصنوعی