دوره "کجا درس بخوانم؟" شناسایی سوگیری‌های LLMها در توصیه‌های تحصیلی و دانشگاهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره "کجا درس بخوانم؟" شناسایی سوگیری‌های LLMها در توصیه‌های تحصیلی و دانشگاهی

موضوع کلی: سوگیری و انصاف در هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی و مدیریت سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. معماری‌های LLM: ترنسفورمرها و فراتر از آن
• 4. مفهوم سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 5. انواع سوگیری: تاریخی، نمونه‌گیری، اندازه‌گیری
• 6. منابع سوگیری در داده‌های آموزشی LLMها
• 7. سوگیری در پیش پردازش داده‌ها
• 8. تاثیر انتخاب واژگان و توکنایزرها بر سوگیری
• 9. سوگیری در embeddingهای کلمه
• 10. معرفی مقاله "کجا درس بخوانم؟"
• 11. خلاصه و بررسی اهداف مقاله
• 12. روش‌شناسی پژوهش در مقاله "کجا درس بخوانم؟"
• 13. داده‌های مورد استفاده در مقاله و بررسی سوگیری‌های احتمالی
• 14. معیارهای ارزیابی سوگیری در LLMها
• 15. دقت (Accuracy) و ارتباط (Relevance) در توصیه‌های تحصیلی
• 16. انصاف (Fairness) و برابری (Equity) در توصیه‌های تحصیلی
• 17. تعاریف مختلف انصاف: برابری فرصت، برابری نتایج
• 18. معرفی معیارهای انصاف: Statistical Parity, Equal Opportunity
• 19. معیارهای انصاف: Predictive Parity, Demographic Parity
• 20. معیارهای انصاف: Equalized Odds, Calibration
• 21. کاربرد معیارهای انصاف در زمینه توصیه‌های تحصیلی
• 22. مروری بر مطالعات مرتبط با سوگیری در توصیه‌های تحصیلی
• 23. سوگیری جنسیتی در LLMها: شناسایی و ارزیابی
• 24. سوگیری نژادی در LLMها: شناسایی و ارزیابی
• 25. سوگیری اجتماعی-اقتصادی در LLMها: شناسایی و ارزیابی
• 26. ابزارهای تشخیص سوگیری در LLMها
• 27. TensorFlow Fairness Indicators
• 28. Fairlearn: Toolkit برای ارزیابی و کاهش سوگیری
• 29. AI Fairness 360 (AIF360)
• 30. بررسی نتایج مقاله "کجا درس بخوانم؟"
• 31. تحلیل سوگیری در توصیه‌های دانشگاهی
• 32. مقایسه عملکرد LLMها در گروه‌های مختلف جمعیتی
• 33. شناسایی عوامل موثر بر سوگیری در توصیه‌های دانشگاهی
• 34. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
• 35. روش‌های re-weighting و re-sampling
• 36. روش‌های adversarial training
• 37. روش‌های debiasing embeddingهای کلمه
• 38. روش‌های post-processing برای کاهش سوگیری
• 39. تکنیک‌های calibration برای بهبود انصاف
• 40. ارزیابی اثربخشی روش‌های کاهش سوگیری
• 41. تاثیر روش‌های کاهش سوگیری بر دقت و انصاف
• 42. Trade-offs بین دقت و انصاف
• 43. اهمیت در نظر گرفتن زمینه (context) در ارزیابی انصاف
• 44. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استفاده از LLMها
• 45. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 46. استانداردها و دستورالعمل‌های قانونی مرتبط با سوگیری در هوش مصنوعی
• 47. نقش سازمان‌های نظارتی در کنترل سوگیری
• 48. پیاده‌سازی عملی: ایجاد یک سیستم توصیه دانشگاهی
• 49. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مربوط به دانشگاه‌ها و دانشجویان
• 50. آموزش یک LLM برای تولید توصیه‌های تحصیلی
• 51. ارزیابی سوگیری در سیستم توصیه ایجاد شده
• 52. اجرای روش‌های کاهش سوگیری در سیستم توصیه
• 53. مقایسه عملکرد سیستم قبل و بعد از کاهش سوگیری
• 54. ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی و کاهش سوگیری در پایتون
• 55. Fairness Metrics در scikit-learn
• 56. استفاده از ‌ها برای مصورسازی سوگیری
• 57. ساخت داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج ارزیابی انصاف
• 58. روش‌های ارزیابی کیفی سوگیری: بررسی case studies
• 59. مطالعه موردی: سوگیری در توصیه‌های مربوط به رشته‌های STEM
• 60. مطالعه موردی: سوگیری در توصیه‌های مربوط به دانشگاه‌های خاص
• 61. بررسی تاثیر بازخورد کاربران بر سوگیری در سیستم‌های توصیه
• 62. حلقه بازخورد و تقویت سوگیری
• 63. روش‌های جمع‌آوری بازخورد بدون ایجاد سوگیری
• 64. استفاده از بازخورد برای بهبود انصاف و دقت
• 65. اعتبارسنجی و reproducibility نتایج پژوهش‌ها
• 66. چالش‌های تکرارپذیری در تحقیقات هوش مصنوعی
• 67. روش‌های اطمینان از تکرارپذیری نتایج ارزیابی سوگیری
• 68. ملاحظات حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 69. حفاظت از اطلاعات شخصی در سیستم‌های توصیه
• 70. استفاده از تکنیک‌های anonymization و differential privacy
• 71. سوگیری‌های ناخودآگاه و تاثیر آنها بر طراحی سیستم
• 72. اهمیت آگاهی از سوگیری‌های شخصی در فرآیند توسعه
• 73. تشویق به دیدگاه‌های متنوع در تیم‌های توسعه
• 74. آینده تحقیقات در زمینه سوگیری و انصاف در LLMها
• 75. چالش‌های پیش‌رو در ارزیابی و کاهش سوگیری
• 76. زمینه‌های تحقیقاتی نوظهور در حوزه انصاف در هوش مصنوعی
• 77. تاثیر سوگیری در LLMها بر فرصت‌های تحصیلی
• 78. تاثیر سوگیری بر انتخاب شغل و مسیر شغلی
• 79. تاثیر سوگیری بر دسترسی به آموزش عالی با کیفیت
• 80. راهکارهای مقابله با تاثیرات سوگیری در زندگی واقعی
• 81. آموزش و آگاهی‌رسانی در مورد سوگیری در هوش مصنوعی
• 82. نقش آموزش در کاهش تبعیض و نابرابری
• 83. تقویت تفکر انتقادی و سواد رسانه‌ای
• 84. ایجاد ابزارهای آموزشی برای شناسایی و مقابله با سوگیری
• 85. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص و کاهش سوگیری در محتوا
• 86. روش‌های automatic bias detection در متون
• 87. ابزارهای تصحیح سوگیری در نوشتار
• 88. محدودیت‌های روش‌های automatic bias detection
• 89. اخلاق در هوش مصنوعی: فراتر از انصاف
• 90. مفهوم عدالت در هوش مصنوعی
• 91. نقش ارزش‌های انسانی در توسعه هوش مصنوعی
• 92. ایجاد یک چارچوب اخلاقی برای طراحی و استفاده از LLMها
• 93. مروری بر استانداردهای اخلاقی در هوش مصنوعی
• 94. بررسی منشورهای اخلاقی سازمان‌های مختلف
• 95. تاثیر سوگیری در LLMها بر اعتماد عمومی به هوش مصنوعی
• 96. اهمیت ایجاد اعتماد در بین کاربران
• 97. نقش شفافیت و توضیح‌پذیری در ایجاد اعتماد
• 98. مسئولیت‌ اجتماعی شرکت‌ها در توسعه هوش مصنوعی
• 99. مدیریت ریسک‌های مرتبط با سوگیری در LLMها
• 100. توسعه استراتژی‌های کاهش ریسک