دوره کاهش سوگیری و تبعیض همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش سوگیری و تبعیض

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سوگیری در هوش مصنوعی
• 2. انواع سوگیری در داده‌ها
• 3. سوگیری در جمع‌آوری داده‌ها
• 4. سوگیری در برچسب‌گذاری داده‌ها
• 5. سوگیری در انتخاب ویژگی‌ها
• 6. تاثیر سوگیری داده‌ها بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. سوگیری الگوریتمی: منابع و انواع
• 8. سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 9. سوگیری در شبکه‌های عصبی
• 10. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ پیش‌آموزش‌دیده
• 11. روش‌های شناسایی سوگیری در داده‌ها
• 12. معیارهای ارزیابی سوگیری در مدل‌ها
• 13. ابزارهای تشخیص سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 14. کاهش سوگیری در مرحله پیش‌پردازش داده‌ها
• 15. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای کاهش سوگیری
• 16. تکنیک‌های وزن‌دهی داده‌ها برای کاهش سوگیری
• 17. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی برای کاهش سوگیری
• 18. کاهش سوگیری در مرحله آموزش مدل
• 19. تنظیم پارامترهای مدل برای کاهش سوگیری
• 20. استفاده از روش‌های regularization برای کاهش سوگیری
• 21. آموزش خصمانه (Adversarial Training) برای کاهش سوگیری
• 22. کاهش سوگیری در مرحله پس‌پردازش مدل
• 23. تکنیک‌های کالیبراسیون برای کاهش سوگیری
• 24. تکنیک‌های تصحیح خروجی مدل برای کاهش سوگیری
• 25. ارزیابی و نظارت مداوم بر سوگیری مدل
• 26. مفاهیم عدالت در هوش مصنوعی
• 27. انواع عدالت (برابری، انصاف، فرصت برابر)
• 28. معایب و مزایای هر رویکرد عدالت
• 29. اثرات تبعیض‌آمیز هوش مصنوعی در جوامع مختلف
• 30. سوگیری جنسیتی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 31. سوگیری نژادی در مدل‌های تشخیص چهره
• 32. سوگیری در سیستم‌های رتبه‌بندی و پیشنهاد
• 33. کاهش سوگیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 34. استفاده از واژه‌نامه‌های بدون سوگیری
• 35. تکنیک‌های de-biasing کلمات جاسازی‌شده (Word Embeddings)
• 36. کاهش سوگیری در تولید متن
• 37. کاهش سوگیری در خلاصه‌سازی متن
• 38. کاهش سوگیری در ترجمه ماشینی
• 39. چالش‌های اخلاقی در کاهش سوگیری
• 40. مسائل حقوقی مرتبط با سوگیری در هوش مصنوعی
• 41. استانداردها و مقررات مربوط به هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 42. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. بهترین روش‌ها برای کاهش سوگیری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 44. مستندسازی فرآیند کاهش سوگیری
• 45. تشکیل تیم‌های متنوع برای توسعه هوش مصنوعی
• 46. آموزش و آگاهی‌رسانی در مورد سوگیری در هوش مصنوعی
• 47. مطالعه موردی: کاهش سوگیری در یک سیستم اعتبارسنجی وام
• 48. مطالعه موردی: کاهش سوگیری در یک سیستم استخدام
• 49. مطالعه موردی: کاهش سوگیری در یک سیستم تشخیص جرم
• 50. آینده کاهش سوگیری در هوش مصنوعی
• 51. تحقیقات جاری در زمینه کاهش سوگیری
• 52. تکنیک‌های نوظهور برای کاهش سوگیری
• 53. نقش انسان در نظارت بر سوگیری در هوش مصنوعی