دوره جامع تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از متدهای SHAP و LIME همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از متدهای SHAP و LIME

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشین تفسیرپذیر (Interpretable Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفهوم تفسیرپذیری و اهمیت شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. چالش‌های جعبه‌سیاه در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 3. تفاوت بین مدل‌های ذاتا تفسیرپذیر و مدل‌های پس‌پردازش
• 4. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در طراحی سیستم‌های هوشمند
• 5. پیش‌نیازهای ریاضی و آماری برای درک متدهای تفسیرپذیری
• 6. بررسی ساختار مدل‌های رگرسیون خطی و درخت تصمیم به عنوان مدل‌های شفاف
• 7. معرفی مفاهیم نظری در تفسیرپذیری محلی و جهانی
• 8. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. مبانی تئوری بازی‌ها در تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
• 10. مفهوم ارزش‌های شاپلی در نظریه بازی‌های تعاونی
• 11. پیاده‌سازی متد SHAP برای مدل‌های رگرسیون
• 12. تفسیر پیش‌بینی‌های مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از SHAP
• 13. تجسم نتایج مدل با نمودارهای خلاصه در SHAP
• 14. بررسی وابستگی ویژگی‌ها با استفاده از SHAP Dependence Plots
• 15. تحلیل تعاملات بین ویژگی‌ها در مدل‌های پیچیده
• 16. مبانی تئوری LIME و رویکرد جایگزین‌سازی محلی
• 17. استفاده از LIME برای تفسیر مدل‌های پردازش متن
• 18. استفاده از LIME برای تفسیر مدل‌های بینایی ماشین
• 19. تفاوت‌های کاربردی میان متدهای SHAP و LIME
• 20. ارزیابی پایداری و ثبات تفسیرها در مدل‌های مختلف
• 21. روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود تفسیرپذیری داده‌ها
• 22. مهندسی ویژگی‌ها با هدف افزایش شفافیت مدل
• 23. بررسی خطاهای مدل از طریق تحلیل تفسیرپذیری
• 24. شناسایی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
• 25. ارائه نتایج مدل به ذینفعان غیرفنی و مدیران
• 26. استانداردسازی گزارش‌دهی از عملکرد مدل‌های هوشمند
• 27. استفاده از مدل‌های جایگزین ساده برای تقریب رفتار مدل‌های پیچیده
• 28. تفسیرپذیری در مدل‌های شبکه‌های عصبی عمیق
• 29. چالش‌های مقیاس‌پذیری متدهای تفسیرپذیری در داده‌های کلان
• 30. بررسی امنیت و حریم خصوصی در خروجی‌های تفسیرپذیر
• 31. کاربرد تفسیرپذیری در سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری پزشکی
• 32. کاربرد تفسیرپذیری در تحلیل‌های مالی و اعتبارسنجی بانکی
• 33. تفسیرپذیری در سیستم‌های نظارتی و پایش زیرساخت‌ها
• 34. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از بازخورد تفسیرها
• 35. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل با استفاده از متدهای تفسیرپذیری
• 36. مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای ملی
• 37. آینده هوش مصنوعی و مسیر حرکت به سوی هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 38. پروژه عملی: پیاده‌سازی کامل خط لوله تفسیرپذیری روی یک مجموعه داده واقعی
• 39. جمع‌بندی و تحلیل نهایی نتایج مدل‌های هوشمند