کتاب یادگیری ماشین تفسیرپذیر (Explainable AI - XAI) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین تفسیرپذیر (Explainable AI - XAI)
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری ماشین تفسیرپذیر (XAI)
- 2. اهمیت تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
- 3. مفاهیم کلیدی XAI: شفافیت، قابلیت توضیح، قابلیت تفسیر
- 4. انواع مدلهای یادگیری ماشین و سطح تفسیرپذیری آنها
- 5. مدلهای جعبه سیاه در مقابل مدلهای شفاف
- 6. معیارهای ارزیابی تفسیرپذیری
- 7. چالشهای پیادهسازی XAI
- 8. مقررات و الزامات قانونی مرتبط با XAI در ایران
- 9. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و تفسیرپذیری
- 10. نقش XAI در افزایش اعتماد به سیستمهای هوش مصنوعی
- 11. کاربرد XAI در تشخیص پزشکی و سلامت
- 12. تفسیرپذیری در سیستمهای توصیهگر
- 13. XAI در حوزه مالی و بانکداری بدون ربا
- 14. کاربرد XAI در سیستمهای حقوقی و قضایی
- 15. تفسیرپذیری در رباتیک و اتوماسیون صنعتی
- 16. XAI در سیستمهای هوشمند حمل و نقل
- 17. کاربرد XAI در تحلیل دادههای کلان اجتماعی
- 18. تفسیرپذیری در سیستمهای تشخیص تقلب
- 19. XAI در حوزه امنیت سایبری و نفوذ مخرب
- 20. کاربرد XAI در پیشبینی و مدیریت بحران
- 21. مقدمهای بر روشهای تفسیرپذیری مدلهای پیشبینی
- 22. تکنیکهای تفسیرپذیری مبتنی بر مدل (Model-Specific)
- 23. تکنیکهای تفسیرپذیری مستقل از مدل (Model-Agnostic)
- 24. اهمیت انتخاب روش مناسب XAI
- 25. روش LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- 26. روش SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- 27. تحلیل اهمیت ویژگیها (Feature Importance)
- 28. تکنیکهای مبتنی بر تجسم (Visualization Techniques)
- 29. تجسم حالات میانی شبکههای عصبی
- 30. تفسیرپذیری مدلهای یادگیری عمیق
- 31. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) و تفسیرپذیری
- 32. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و تفسیرپذیری
- 33. مدلهای ترنسفورمر (Transformer) و تفسیرپذیری
- 34. تکنیکهای تفسیرپذیری برای مدلهای درختی (Tree-based Models)
- 35. مدلهای جنگل تصادفی (Random Forest) و تفسیرپذیری
- 36. مدلهای گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) و تفسیرپذیری
- 37. تفسیرپذیری مدلهای خطی (Linear Models)
- 38. رگرسیون خطی و تحلیل ضرایب
- 39. رگرسیون لجستیک و تفسیر احتمالات
- 40. تکنیکهای تفسیرپذیری مبتنی بر قوانین (Rule-based Interpretations)
- 41. استخراج قوانین از مدلهای جعبه سیاه
- 42. تفسیرپذیری مدلهای مبتنی بر منطق فازی
- 43. مدلهای مبتنی بر استنتاج (Inference Models) و تفسیرپذیری
- 44. روشهای تفسیرپذیری برای مدلهای آماری
- 45. تحلیل واریانس (ANOVA) و تفسیرپذیری
- 46. آزمون فرض آماری و تفسیر نتایج
- 47. روشهای تفسیرپذیری مبتنی بر مورد (Case-based Interpretations)
- 48. تفسیرپذیری مبتنی بر شباهت (Similarity-based Interpretations)
- 49. روشهای تفسیرپذیری تعاملی (Interactive Interpretations)
- 50. طراحی واسطهای کاربری برای XAI
- 51. ارزیابی کیفی تفسیرپذیری توسط کاربران
- 52. مطالعات موردی در پیادهسازی XAI
- 53. چالشهای اخلاقی در تفسیرپذیری هوش مصنوعی
- 54. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در XAI
- 55. مدیریت ریسک در سیستمهای هوش مصنوعی تفسیرپذیر
- 56. تفسیرپذیری و مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی
- 57. نقش XAI در جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدلها
- 58. شناسایی و رفع سوگیریهای نژادی و جنسیتی در دادهها
- 59. تفسیرپذیری و عدالت در سیستمهای هوش مصنوعی
- 60. تفسیرپذیری و شفافیت در تصمیمگیریهای خودکار
- 61. XAI و حقوق مالکیت فکری
- 62. امنیت مدلهای تفسیرپذیر
- 63. حفظ حریم خصوصی در سیستمهای XAI
- 64. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 65. کاربرد XAI در بهینهسازی فرآیندها
- 66. تفسیرپذیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 67. تفسیرپذیری در بینایی ماشین (Computer Vision)
- 68. تفسیرپذیری در یادگیری ماشین چندوجهی (Multimodal Machine Learning)
- 69. روشهای پیشرفته در XAI
- 70. یادگیری ماشینی قابل تعمیم (Causal Machine Learning) و تفسیرپذیری
- 71. یادگیری ماشینی مقاوم (Robust Machine Learning) و تفسیرپذیری
- 72. یادگیری ماشینی فدرال (Federated Learning) و تفسیرپذیری
- 73. تفسیرپذیری در شبکههای مولد تخاصمی (GANs)
- 74. تفسیرپذیری در مدلهای گراف (Graph Neural Networks)
- 75. آینده پژوهی در حوزه XAI
- 76. تکنیکهای نوظهور در تفسیرپذیری
- 77. استانداردهای جهانی برای XAI
- 78. نقش XAI در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
- 79. تفسیرپذیری و حکمرانی دادهها
- 80. کاربرد XAI در تحقیقات علمی
- 81. تفسیرپذیری در آموزش و پرورش
- 82. تفسیرپذیری در سازمانهای دولتی
- 83. XAI و دیپلماسی علمی
- 84. تفسیرپذیری در توسعه پایدار
- 85. تفسیرپذیری و نوآوری فناورانه
- 86. تفسیرپذیری و آمادگی برای آینده
- 87. مبانی فقهی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
- 88. چارچوبهای شرعی برای تفسیرپذیری در سیستمهای هوش مصنوعی
- 89. نقش نهادهای نظارتی در ترویج XAI
- 90. تفسیرپذیری و افزایش بهرهوری سازمانی
- 91. اهمیت مستندسازی در XAI
- 92. آموزش و توانمندسازی متخصصان XAI
- 93. جمعبندی و چشمانداز آینده XAI
تگها:
AI قابل تفسیر
Explainable AI
XAI
تفسیر مدل های یادگیری ماشین
تفسیرپذیری هوش مصنوعی
روش های XAI
مدل های شفاف AI
هوش مصنوعی قابل تفسیر
یادگیری ماشین تفسیرپذیر
یادگیری ماشین شفاف
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.