اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان عدم تبعیض

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: کنترل بر میزان عدم تبعیض

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عدم تبعیض در مدل‌های زبانی
• 2. منابع تبعیض در داده‌های آموزشی
• 3. بررسی انواع سوگیری‌ها (جنسیت، نژاد، مذهب و غیره)
• 4. اندازه‌گیری میزان عدم تبعیض در مدل‌های زبانی
• 5. معرفی معیارهای ارزیابی تبعیض (مانند Equal Opportunity, Demographic Parity)
• 6. مجموعه‌داده‌های مرجع برای ارزیابی تبعیض
• 7. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش تبعیض
• 8. استفاده از داده‌های متوازن (balanced datasets)
• 9. تولید داده‌های مصنوعی برای کاهش سوگیری
• 10. روش‌های بازنمایی عادلانه (fair representation learning)
• 11. آشنایی با fine-tuning و تاثیر آن بر سوگیری
• 12. انتخاب مدل زبانی پایه مناسب برای fine-tuning
• 13. آماده‌سازی داده‌های fine-tuning برای کاهش تبعیض
• 14. طراحی داده‌های آموزشی با هدف کاهش سوگیری
• 15. استفاده از تکنیک‌های data augmentation برای ایجاد تنوع
• 16. Fine-tuning با هدف کاهش سوگیری جنسیتی
• 17. Fine-tuning با هدف کاهش سوگیری نژادی
• 18. Fine-tuning با هدف کاهش سوگیری مذهبی
• 19. Fine-tuning با هدف کاهش سوگیری‌های قالبی
• 20. استفاده از روش‌های regulariztion برای کنترل سوگیری
• 21. تنظیم پارامترهای آموزش برای کاهش تبعیض
• 22. مانیتورینگ و ارزیابی مداوم مدل در طول fine-tuning
• 23. استفاده از تکنیک‌های adversarial training
• 24. بررسی تاثیر fine-tuning بر معیارهای ارزیابی تبعیض
• 25. مقایسه روش‌های مختلف fine-tuning برای کاهش سوگیری
• 26. ارزیابی Trade-off بین دقت و انصاف
• 27. استفاده از روش‌های post-processing برای کاهش تبعیض
• 28. تکنیک‌های Debias کردن خروجی مدل
• 29. بررسی موارد استفاده واقعی و چالش‌های موجود
• 30. ملاحظات اخلاقی در fine-tuning مدل‌های زبانی
• 31. نقش نظارت انسانی در فرآیند کاهش تبعیض
• 32. آینده کاهش تبعیض در مدل‌های زبانی
• 33. ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی و کاهش تبعیض
• 34. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای fine-tuning عادلانه
• 35. تاثیر فرهنگ و زبان در بروز تبعیض
• 36. استراتژی‌های مقابله با سوگیری‌های پنهان
• 37. معرفی فریم‌ورک‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
• 38. بررسی قوانین و مقررات مرتبط با تبعیض در هوش مصنوعی