دوره تحلیل و ارزیابی دقیق رفتارهای مدل‌های هوش مصنوعی: از یادگیری ویژگی‌ها تا تضمین سلامت عملکرد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و ارزیابی دقیق رفتارهای مدل‌های هوش مصنوعی: از یادگیری ویژگی‌ها تا تضمین سلامت عملکرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: تفسیرپذیری و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق (Explainability & Model Evaluation)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های تفسیرپذیری در یادگیری عمیق
• 2. چالش‌های جعبه سیاه در شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. روش‌های بصری‌سازی ویژگی‌های لایه‌های میانی
• 4. تحلیل نگاشت‌های فعال‌سازی و اهمیت آن‌ها در تصمیم‌گیری مدل
• 5. روش‌های انتساب ویژگی و تعیین سهم هر ورودی در خروجی
• 6. بررسی مفهوم اهمیت ویژگی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های گرادیان
• 7. ارزیابی دقت مدل در برابر نویزهای ورودی و اختلالات تصادفی
• 8. مفهوم تعمیم‌یافتگی و شکاف بین عملکرد در آموزش و آزمون
• 9. تحلیل خطاهای سیستماتیک مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. روش‌های ارزیابی مبتنی بر داده‌های خارج از توزیع
• 11. تکنیک‌های شناسایی و تحلیل سوگیری‌های الگوریتمی
• 12. بررسی پایداری مدل در مواجهه با تغییرات کوچک در داده‌ها
• 13. نقش داده‌های آموزشی در شکل‌گیری ویژگی‌های انتزاعی
• 14. سنجش میزان وابستگی مدل به ویژگی‌های سطحی و غیرضروری
• 15. روش‌های استخراج مفاهیم منطقی از وزن‌های شبکه
• 16. تفسیرپذیری محلی در مقابل تفسیرپذیری سراسری مدل
• 17. ارزیابی عملکرد مدل در سناریوهای مرزی و شرایط بحرانی
• 18. روش‌های پایش سلامت مدل در محیط‌های عملیاتی
• 19. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی دقیق‌تر
• 20. تحلیل تاثیر معماری شبکه بر قابلیت تفسیرپذیری
• 21. روش‌های کاهش ابعاد برای درک فضای ویژگی‌های پنهان
• 22. ارزیابی کیفیت بازنمایی‌های آموخته شده توسط مدل
• 23. تطبیق خروجی مدل با دانش تخصصی دامنه
• 24. روش‌های شناسایی نقاط ضعف مدل در دسته‌بندی‌های خاص
• 25. اهمیت شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای حساس
• 26. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از مدل‌های جایگزین ساده‌تر
• 27. تجزیه و تحلیل توزیع خطاها در مدل‌های طبقه‌بندی
• 28. روش‌های سنجش اعتمادپذیری مدل در تصمیم‌گیری‌های خودکار
• 29. بررسی تاثیر پیش‌پردازش داده‌ها بر تفسیرپذیری خروجی
• 30. معیارهای کمی برای ارزیابی میزان تفسیرپذیری مدل
• 31. روش‌های خودکار برای شناسایی ویژگی‌های نامعتبر
• 32. تحلیل رفتار مدل در مواجهه با داده‌های مبهم
• 33. ارزیابی مدل از منظر عدالت و عدم تبعیض در خروجی‌ها
• 34. روش‌های مستندسازی رفتارهای مدل برای بررسی‌های فنی
• 35. تکنیک‌های بازسازی ورودی‌های موثر بر تصمیم مدل
• 36. اصول بهینه‌سازی مدل‌ها برای افزایش قابلیت تفسیرپذیری
• 37. ارزیابی تطبیقی مدل‌های پیچیده در برابر مدل‌های پایه
• 38. تحلیل روابط علی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 39. روش‌های تست نفوذ مدل برای شناسایی حفره‌های منطقی
• 40. چارچوب‌های ارزیابی سلامت و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در صنعت