دوره اصول طراحی سیستم‌های هوشمند منصفانه و پایش سوگیری با ابزار Fairlearn همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول طراحی سیستم‌های هوشمند منصفانه و پایش سوگیری با ابزار Fairlearn

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: اخلاق در هوش مصنوعی و سیستم‌های تصمیم‌گیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و ضرورت عدالت الگوریتمی
• 2. تعریف سوگیری در سیستم‌های تصمیم‌گیر خودکار
• 3. شناسایی انواع سوگیری در داده‌های آموزشی
• 4. پیامدهای اجتماعی و اخلاقی سوگیری در مدل‌های هوشمند
• 5. آشنایی با کتابخانه Fairlearn در اکوسیستم پایتون
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای ارزیابی انصاف
• 7. مفاهیم آماری و معیارهای سنجش انصاف در یادگیری ماشین
• 8. تفاوت برابری فرصت و برابری نتیجه در طراحی مدل
• 9. تحلیل سوگیری در داده‌های جمعیتی و اجتماعی
• 10. استفاده از MetricFrame برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 11. تجسم و تحلیل نموداری سوگیری با استفاده از Fairlearn
• 12. بررسی نابرابری در عملکرد مدل میان گروه‌های مختلف
• 13. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش سوگیری
• 14. روش‌های کاهش سوگیری در مرحله آموزش مدل
• 15. تنظیمات پارامتریک برای دستیابی به خروجی‌های منصفانه
• 16. کاربرد الگوریتم‌های پس‌پردازش در اصلاح خروجی‌های مدل
• 17. اصول شفافیت و تفسیرپذیری در سیستم‌های هوشمند
• 18. ارزیابی مدل‌های رگرسیون از منظر عدالت الگوریتمی
• 19. تولید گزارش‌های ارزیابی انصاف برای ذینفعان
• 20. مطالعه موردی کاربرد Fairlearn در سیستم‌های ارزیابی اعتبارسنجی
• 21. اصول اخلاقی در طراحی الگوریتم‌های تصمیم‌گیر سازگار با قوانین کشور
• 22. مدیریت ریسک‌های ناشی از سوگیری در سیستم‌های اتوماسیون
• 23. روش‌های مستندسازی فرآیند کاهش سوگیری در چرخه عمر مدل
• 24. تلفیق معیارهای انصاف با اهداف بهینه‌سازی مدل
• 25. چالش‌های فنی و عملیاتی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند منصفانه
• 26. استراتژی‌های پایش مداوم مدل‌های هوشمند در محیط عملیاتی
• 27. نقش نظارت انسانی در تایید تصمیمات سیستم‌های هوشمند
• 28. بهترین شیوه‌های مستندسازی داده و مدل برای شفافیت اخلاقی
• 29. مقایسه ابزارهای مختلف پایش سوگیری با رویکرد Fairlearn
• 30. نقشه راه استقرار سیستم‌های هوشمند منصفانه در سازمان‌ها