دوره اصول و کاربردهای هوش مصنوعی تفسیرپذیر (xAI) با استفاده از پایتون برای توسعه سامانه‌های شفاف و قابل‌اطمینان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و کاربردهای هوش مصنوعی تفسیرپذیر (xAI) با استفاده از پایتون برای توسعه سامانه‌های شفاف و قابل‌اطمینان

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های هوش مصنوعی تفسیرپذیر در سامانه‌های هوشمند
• 2. تفاوت مدل‌های جعبه‌سیاه با مدل‌های شفاف و قابل‌تفسیر
• 3. مؤلفه‌های اعتماد و اخلاق در توسعه سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 4. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی هوش مصنوعی
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و تحلیل ویژگی‌ها برای مدل‌های تفسیری
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی از منظر شفافیت
• 8. مفهوم اهمیت ویژگی‌ها و روش‌های محاسبه آن
• 9. تفسیرپذیری مدل‌های خطی و درخت‌های تصمیم
• 10. استفاده از روش‌های جایگشتی برای سنجش اهمیت ویژگی‌ها
• 11. مبانی نظری و ریاضی الگوریتم مقادیر شپلی در نظریه بازی‌ها
• 12. پیاده‌سازی عملی SHAP برای تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. تجسم و نمایش بصری خروجی‌های مدل با استفاده از نمودارهای SHAP
• 14. تفسیر مدل‌های پیچیده با استفاده از روش LIME
• 15. تحلیل محلی و سراسری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. بررسی اثر همبستگی ویژگی‌ها بر تفسیرپذیری مدل
• 17. روش‌های کاهش ابعاد و تأثیر آن بر شفافیت مدل
• 18. تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 19. کاربرد مدل‌های جایگزین برای تبیین تصمیمات الگوریتم‌های پیچیده
• 20. شناسایی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 21. راهکارهای فنی برای افزایش شفافیت مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. راهکارهای فنی برای افزایش شفافیت مدل‌های رگرسیون
• 23. تفسیرپذیری در سامانه‌های توصیه‌گر با رعایت حریم خصوصی
• 24. استانداردهای ملی و بین‌المللی در توسعه هوش مصنوعی قابل‌اطمینان
• 25. مستندسازی تصمیمات الگوریتمی برای نظارت و ارزیابی
• 26. بررسی تعامل انسان و رایانه در سامانه‌های هوشمند شفاف
• 27. پیاده‌سازی داشبوردهای تفسیرپذیری برای کاربران نهایی
• 28. مدیریت ریسک و کنترل کیفیت در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 29. مطالعه موردی: به‌کارگیری xAI در سامانه‌های تحلیل داده‌های سلامت
• 30. مطالعه موردی: کاربرد هوش مصنوعی شفاف در سامانه‌های مالی و اعتبارسنجی
• 31. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های تفسیرپذیر
• 32. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی تفسیرپذیر و مسئولیت‌پذیر
• 33. ارائه گزارش‌های فنی و مدیریتی مبتنی بر خروجی‌های تفسیری
• 34. بهینه‌سازی مدل‌ها برای ایجاد تعادل میان دقت و تفسیرپذیری
• 35. اخلاق در فناوری و مسئولیت برنامه‌نویس در قبال خروجی‌های مدل