دوره جامع مهندسی تبیین‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI) برای تصمیم‌گیری‌های شفاف و قابل‌اعتماد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی تبیین‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI) برای تصمیم‌گیری‌های شفاف و قابل‌اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: تفسیرپذیری و شفافیت در سامانه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت تبیین‌پذیری در سامانه‌های هوشمند
• 2. چالش‌های جعبه سیاه در مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. اهمیت شفافیت در تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی و اعتماد کاربر
• 4. مروری بر مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و مدل‌های پیش‌بینی
• 5. نقش اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 6. تفاوت بین مدل‌های تفسیری و مدل‌های جعبه سیاه
• 7. روش‌های ارزیابی عملکرد و دقت مدل در کنار تبیین‌پذیری
• 8. آشنایی با مدل‌های یادگیری ماشین ذاتاً تفسیرپذیر
• 9. تحلیل درخت‌های تصمیم و قوانین استخراجی
• 10. مدل‌های رگرسیون خطی و اهمیت ضرایب در تفسیرپذیری
• 11. روش‌های پس‌پردازش برای تبیین مدل‌های پیچیده
• 12. کاربرد ابزارهای محلی در تبیین تصمیمات مدل LIME
• 13. بررسی روش مقادیر شاپلی SHAP برای تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
• 14. تفسیرپذیری سراسری در برابر تفسیرپذیری محلی
• 15. مصورسازی فضای ویژگی‌ها و تأثیر آن‌ها بر خروجی
• 16. استفاده از نمودارهای وابستگی جزئی PDP
• 17. تحلیل تعاملات بین ویژگی‌ها با استفاده از نمودارهای ALE
• 18. روش‌های مبتنی بر جایگشت ویژگی‌ها برای سنجش اهمیت
• 19. مفاهیم ضدواقعی در تبیین تصمیمات هوشمند Counterfactuals
• 20. نقش نمونه‌های مرجع در توضیح خروجی مدل‌ها
• 21. تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 22. روش‌های تحلیل نقشه فعال‌سازی برای تصاویر
• 23. بررسی اهمیت پیکسل‌ها در تصمیم‌گیری‌های بینایی ماشین
• 24. تفسیرپذیری در پردازش زبان طبیعی و مدل‌های متنی
• 25. تحلیل مکانیسم‌های توجه در ترنسفورمرها
• 26. چالش‌های مقیاس‌پذیری در روش‌های تبیین‌پذیری
• 27. ارزیابی کیفیت تبیین‌ها و معیارهای انسانی
• 28. پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با قابلیت ردیابی تصمیمات
• 29. استانداردها و چارچوب‌های حاکمیت هوش مصنوعی
• 30. مستندسازی فرآیند توسعه مدل‌های شفاف
• 31. مدیریت سوگیری‌های الگوریتمی برای افزایش دقت و عدالت
• 32. تأثیر شفافیت بر پذیرش عمومی سامانه‌های هوشمند
• 33. کاربرد هوش مصنوعی تبیین‌پذیر در تشخیص‌های پزشکی
• 34. نقش XAI در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی و تولیدی
• 35. تحلیل ریسک و مدیریت خطا در سامانه‌های خودکار
• 36. تکنیک‌های پایش مستمر مدل‌های مستقر در محیط عملیاتی
• 37. طراحی رابط کاربری برای نمایش تبیین‌ها به کاربران غیرمتخصص
• 38. اصول اخلاقی در طراحی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر مقررات ملی
• 39. پیشگیری از دستکاری داده‌ها و حفظ امنیت مدل‌های تفسیری
• 40. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی قابل‌اعتماد و شفاف