کتاب مدیریت سوگیری در اجرای Stan با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت سوگیری در اجرای Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی سوگیری و انواع آن در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 2. شناسایی سوگیری‌های داده‌ای در مراحل جمع‌آوری و پیش‌پردازش
  • 3. سوگیری‌های الگوریتمی و روش‌های تشخیص آن‌ها
  • 4. تأثیر سوگیری بر عملکرد و عدالت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. مبانی اخلاق هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
  • 6. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط با سوگیری در ایران
  • 7. ارزیابی و سنجش سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی
  • 8. روش‌های کاهش سوگیری در مرحله پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. تکنیک‌های متعادل‌سازی داده‌ها برای مقابله با سوگیری
  • 10. بازنمایی داده‌ها و تأثیر آن بر کاهش سوگیری
  • 11. روش‌های کاهش سوگیری در مرحله آموزش مدل
  • 12. تنظیم فراپارامترها برای کاهش سوگیری
  • 13. استفاده از داده‌های مصنوعی برای جبران کمبود و سوگیری
  • 14. روش‌های کاهش سوگیری در مرحله پس‌پردازش نتایج
  • 15. تنظیم آستانه‌های تصمیم‌گیری برای دستیابی به عدالت
  • 16. تکنیک‌های انتشار عادلانه (Fairness Propagation)
  • 17. ارزیابی مدل‌ها با معیارهای مختلف عدالت
  • 18. معیارهای آماری برای سنجش عدالت (مانند برابری شانس)
  • 19. معیارهای مبتنی بر گروه (Group-based fairness)
  • 20. معیارهای مبتنی بر فرد (Individual fairness)
  • 21. تکنیک‌های تجسم‌سازی (Visualization) برای درک سوگیری
  • 22. نقشه‌برداری سوگیری در فضای ویژگی (Feature Space)
  • 23. تحلیل حساسیت مدل نسبت به ورودی‌های سوگیرانه
  • 24. مطالعات موردی سوگیری در حوزه‌های مختلف
  • 25. سوگیری در سیستم‌های تشخیص چهره و شناسایی
  • 26. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی جرم و محکومیت
  • 27. سوگیری در سیستم‌های استخدام و پذیرش تحصیلی
  • 28. سوگیری در سیستم‌های تشخیص پزشکی و سلامت
  • 29. سوگیری در مدل‌های توصیه و شخصی‌سازی
  • 30. سوگیری در سیستم‌های مالی و اعتبارسنجی
  • 31. سوگیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. سوگیری در مدل‌های تولید متن و ترجمه
  • 33. سوگیری در سیستم‌های گفتگوی هوشمند (Chatbots)
  • 34. سوگیری در سیستم‌های تشخیص تصویر و بینایی ماشین
  • 35. مدیریت ریسک سوگیری در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 36. تدوین استراتژی‌های پیشگیرانه برای کاهش سوگیری
  • 37. تشکیل تیم‌های چندتخصصی برای بررسی سوگیری
  • 38. مستندسازی فرآیندهای شناسایی و کاهش سوگیری
  • 39. آموزش و فرهنگ‌سازی در خصوص سوگیری هوش مصنوعی
  • 40. نقش نهادهای نظارتی در مدیریت سوگیری
  • 41. بررسی مقررات ملی و بین‌المللی مرتبط با سوگیری
  • 42. استانداردهای فنی برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی عادلانه
  • 43. اهمیت شفافیت (Transparency) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 44. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) مدل‌ها برای درک سوگیری
  • 45. تکنیک‌های XAI (Explainable AI) برای شناسایی سوگیری
  • 46. تحلیل درخت تصمیم و اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 47. تکنیک‌های LIME و SHAP برای توضیح پیش‌بینی‌ها
  • 48. مدل‌های جایگزین برای سیستم‌های سوگیرانه
  • 49. استفاده از مدل‌های ساده‌تر و قابل تفسیرتر
  • 50. طراحی مدل‌هایی با رویکرد "اول عدالت" (Fairness-by-Design)
  • 51. ارزیابی مداوم و پایش مدل‌ها پس از استقرار
  • 52. مدیریت تغییر و انطباق مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 53. بازخورد کاربران و نقش آن در شناسایی سوگیری
  • 54. ایجاد سازوکارهای گزارش‌دهی سوگیری
  • 55. نقش آموزش مداوم در تیم‌های توسعه
  • 56. توسعه ابزارها و پلتفرم‌های خودکار برای تشخیص سوگیری
  • 57. استانداردهای کدنویسی برای جلوگیری از سوگیری
  • 58. مستندسازی متادیتای داده‌ها برای رصد سوگیری
  • 59. تعریف معیارهای شفاف برای ارزیابی عدالت در سازمان
  • 60. مدل‌های پیش‌بینی ریسک در اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 61. تحلیل تأثیرات اجتماعی و اقتصادی سوگیری
  • 62. مطالعات تطبیقی در رویکردهای کاهش سوگیری
  • 63. سوگیری در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 64. مدیریت سوگیری در سیستم‌های توزیع منابع
  • 65. سوگیری در سیستم‌های رای‌گیری الکترونیکی
  • 66. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی آب و هوا و محیط زیست
  • 67. سوگیری در سیستم‌های بازی و سرگرمی
  • 68. سوگیری در مدل‌های آموزش زبان فارسی
  • 69. سوگیری در سیستم‌های تولید محتوای آموزشی
  • 70. سوگیری در مدل‌های ارزیابی عملکرد کارکنان
  • 71. سوگیری در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
  • 72. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 73. سوگیری در سیستم‌های خودران و رباتیک
  • 74. سوگیری در مدل‌های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 75. سوگیری در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 76. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 77. سوگیری در سیستم‌های مدیریت زنجیره تأمین
  • 78. سوگیری در مدل‌های بهینه‌سازی مسیر
  • 79. سوگیری در سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 80. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی ورشکستگی
  • 81. سوگیری در سیستم‌های مدیریت پسماند
  • 82. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 83. سوگیری در سیستم‌های نظارت و امنیت
  • 84. سوگیری در مدل‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 85. سوگیری در سیستم‌های جستجوی اطلاعات
  • 86. سوگیری در مدل‌های توصیف تصویر
  • 87. سوگیری در سیستم‌های ترجمه ماشینی
  • 88. سوگیری در مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 89. سوگیری در سیستم‌های تشخیص گفتار
  • 90. سوگیری در مدل‌های تولید موسیقی
  • 91. سوگیری در سیستم‌های تشخیص بیماری‌های روانی
  • 92. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی رفتارهای پرخطر
  • 93. سوگیری در سیستم‌های مشاوره تحصیلی
  • 94. سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 95. سوگیری در سیستم‌های ارزیابی کیفیت آموزش
  • 96. سوگیری در مدل‌های طراحی آموزشی
  • 97. سوگیری در سیستم‌های مدیریت پروژه‌های آموزشی
  • 98. سوگیری در مدل‌های تخصیص بودجه آموزشی
تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی ارزیابی همگرایی تنظیم Stan سوگیری الگوریتم مدل‌سازی بیزی نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.