اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی توسعه AI با قابلیت توضیح‌پذیری و اعتماد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه AI با قابلیت توضیح‌پذیری و اعتماد

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای برای AI با قابلیت اطمینان اثبات شده (Provably Reliable AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
• 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
• 4. یادگیری عمیق: مفاهیم و کاربردها
• 5. پردازش زبان طبیعی: اصول و تکنیک‌ها
• 6. بینایی ماشین: تشخیص و تحلیل تصاویر
• 7. مفاهیم پایه توضیح‌پذیری در هوش مصنوعی
• 8. اهمیت اعتماد در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 9. روش‌های تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها برای تفسیر مدل
• 11. روش‌های مبتنی بر اهمیت ویژگی (Feature Importance)
• 12. روش‌های مبتنی بر نمونه (Example-based Methods)
• 13. روش‌های مبتنی بر اختلال (Perturbation-based Methods)
• 14. روش‌های مبتنی بر تقریب خطی (Linear Approximation Methods)
• 15. توضیح‌پذیری مدل‌های درخت تصمیم
• 16. توضیح‌پذیری مدل‌های جنگل تصادفی
• 17. توضیح‌پذیری مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 18. توضیح‌پذیری مدل‌های شبکه عصبی
• 19. روش‌های LIME و SHAP برای توضیح مدل‌ها
• 20. کاربرد LIME در توضیح مدل‌های طبقه‌بندی
• 21. کاربرد SHAP در توضیح مدل‌های رگرسیون
• 22. معیارهای سنجش توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 23. تاثیر داده‌های آموزشی بر توضیح‌پذیری مدل
• 24. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 25. مفاهیم اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 26. مسائل حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 27. تأثیر توضیح‌پذیری بر اعتماد کاربران به سیستم‌های هوش مصنوعی
• 28. اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. روش‌های تشخیص خطاهای مدل
• 30. تکنیک‌های مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 31. استفاده از توضیح‌پذیری برای بهبود امنیت مدل‌ها
• 32. توضیح‌پذیری در کاربردهای پزشکی هوش مصنوعی
• 33. توضیح‌پذیری در کاربردهای مالی هوش مصنوعی
• 34. توضیح‌پذیری در کاربردهای حقوقی هوش مصنوعی
• 35. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)
• 36. توضیح‌پذیری در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
• 37. روش‌های ایجاد مدل‌های قابل اعتماد
• 38. استفاده از یادگیری تقویتی برای ایجاد سیستم‌های قابل اعتماد
• 39. تکنیک‌های نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
• 40. روش‌های تشخیص و اصلاح انحراف مدل (Model Drift)
• 41. بهینه‌سازی مدل برای توضیح‌پذیری و دقت
• 42. معاوضه بین توضیح‌پذیری و دقت مدل
• 43. ابزارهای متن‌باز برای توضیح‌پذیری هوش مصنوعی
• 44. معرفی کتابخانه‌های توضیح‌پذیری در پایتون
• 45. مطالعه موردی: توضیح‌پذیری یک مدل تشخیص تقلب