اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین و اخلاق در طراحی سیستم‌های اجتماعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین و اخلاق در طراحی سیستم‌های اجتماعی

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در سیستم‌های اجتماعی
• 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها در سیستم‌های اجتماعی
• 4. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی برای داده‌های اجتماعی
• 5. مدل‌های طبقه‌بندی در تحلیل رفتار اجتماعی
• 6. رگرسیون و پیش‌بینی در سیستم‌های اجتماعی
• 7. خوشه‌بندی و شناسایی الگوهای رفتاری
• 8. کاهش ابعاد و تجسم داده‌های اجتماعی
• 9. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های اجتماعی
• 10. بیش‌برازش و کم‌برازش و روش‌های مقابله با آن‌ها
• 11. یادگیری ماشین تعاملی و بازخورد انسانی
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصاویر اجتماعی
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل داده‌های ترتیبی اجتماعی
• 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربرد آن‌ها در سیستم‌های اجتماعی
• 16. تحلیل احساسات و استخراج نظرات از متن
• 17. تشخیص و مقابله با اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 18. سیستم‌های توصیه‌گر و فیلترهای مشارکتی
• 19. یادگیری تقویتی و طراحی سیستم‌های پاداش‌دهی اجتماعی
• 20. اخلاق در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های اجتماعی
• 21. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سیستم‌های اجتماعی
• 22. تبعیض و سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 23. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. مسئولیت‌پذیری در طراحی و استقرار سیستم‌های اجتماعی
• 25. تأثیر یادگیری ماشین بر تعاملات انسانی
• 26. مفهوم عدالت الگوریتمی و روش‌های دستیابی به آن
• 27. قوانین و مقررات مربوط به یادگیری ماشین و داده‌ها
• 28. مطالعه موردی: اخلاق در سیستم‌های تشخیص چهره
• 29. مطالعه موردی: اخلاق در سیستم‌های رتبه‌بندی اعتباری
• 30. مطالعه موردی: اخلاق در سیستم‌های استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی
• 31. طراحی سیستم‌های اجتماعی با در نظر گرفتن ملاحظات اخلاقی
• 32. ارزیابی ریسک‌های اخلاقی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 33. راهکارهای کاهش سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 34. استفاده از تکنیک‌های حریم خصوصی تفاضلی
• 35. تکنیک‌های یادگیری فدرال برای حفظ حریم خصوصی
• 36. توسعه چارچوب‌های اخلاقی برای یادگیری ماشین در سیستم‌های اجتماعی
• 37. نقش متخصصان علوم رفتاری در طراحی سیستم‌های هوشمند
• 38. آینده یادگیری ماشین و اخلاق در سیستم‌های اجتماعی