دوره طراحی سیستم‌های یادگیرنده با چارچوب‌های عدالت‌محور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های یادگیرنده با چارچوب‌های عدالت‌محور

موضوع کلی: عدالت الگوریتمی و تاثیرات اجتماعی آن

موضوع میانی: اصول طراحی سیستم‌های الگوریتمی با قابلیت یادگیری عادلانه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عدالت الگوریتمی و یادگیری ماشین
• 2. تعریف عدالت در یادگیری ماشین: چالش‌ها و ابهامات
• 3. منابع تبعیض در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 4. تأثیرات اجتماعی الگوریتم‌های ناعادلانه
• 5. چارچوب‌های اخلاقی در طراحی سیستم‌های یادگیرنده
• 6. معرفی چارچوب‌های عدالت‌محور: یکپارچگی، انصاف، عدم تبعیض
• 7. مراحل طراحی یک سیستم یادگیرنده با رویکرد عدالت‌محور
• 8. جمع‌آوری داده‌های منصفانه و کاهش سوگیری
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش نابرابری
• 10. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای ایجاد تعادل در داده‌ها
• 11. مهندسی ویژگی‌های حساس و چالش‌های آن
• 12. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین با در نظر گرفتن عدالت
• 13. تفسیرپذیری مدل و اهمیت آن در عدالت الگوریتمی
• 14. روش‌های ارزیابی انصاف الگوریتم‌ها
• 15. معیارهای کمی برای سنجش عدالت (Statistical Parity, Equal Opportunity, Predictive Parity)
• 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین از منظر گروه‌های مختلف
• 17. تکنیک‌های تعدیل پس از آموزش برای افزایش انصاف
• 18. تعدیل وزن داده‌ها برای کاهش سوگیری
• 19. تعدیل خروجی مدل برای ایجاد تعادل
• 20. استفاده از الگوریتم‌های آگاه از انصاف (Fairness-Aware Algorithms)
• 21. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای متن‌باز برای عدالت الگوریتمی (AIF360, Fairlearn)
• 22. کاربرد عملی AIF360 در یک نمونه موردی
• 23. کاربرد عملی Fairlearn در یک نمونه موردی
• 24. ملاحظات حقوقی و قانونی در مورد عدالت الگوریتمی
• 25. حریم خصوصی و عدالت الگوریتمی: یک رابطه دوسویه
• 26. شفافیت و پاسخگویی در سیستم‌های یادگیرنده
• 27. طراحی رابط کاربری برای نمایش نتایج منصفانه
• 28. نظارت و ارزیابی مداوم سیستم‌های یادگیرنده برای حفظ عدالت
• 29. چالش‌های پیاده‌سازی عدالت الگوریتمی در مقیاس بزرگ
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی در مورد عدالت الگوریتمی
• 31. مطالعه موردی: عدالت الگوریتمی در سیستم‌های اعتبارسنجی
• 32. مطالعه موردی: عدالت الگوریتمی در سیستم‌های استخدام
• 33. مطالعه موردی: عدالت الگوریتمی در سیستم‌های قضایی
• 34. مطالعه موردی: عدالت الگوریتمی در سیستم‌های بهداشت و درمان
• 35. روش‌های تشخیص و کاهش سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 36. تأثیر سوگیری‌های زبانی در خروجی مدل‌های زبان بزرگ
• 37. استراتژی‌های کاهش سوگیری در داده‌های متنی
• 38. تکنیک‌های ارزیابی انصاف در مدل‌های زبان بزرگ
• 39. اخلاق در توسعه و استفاده از مدل‌های زبان بزرگ
• 40. چالش‌های اخلاقی در استفاده از داده‌های حساس برای آموزش مدل‌ها
• 41. تأثیر سیاست‌های داده بر عدالت الگوریتمی
• 42. نقش متخصصان داده در ترویج عدالت الگوریتمی
• 43. آینده عدالت الگوریتمی و روندهای نوظهور