کتاب شناسایی و کاهش سوگیری‌های آماری در مدل‌های زبانی: رویکردهای علمی و کاربردی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 شناسایی و کاهش سوگیری‌های آماری در مدل‌های زبانی: رویکردهای علمی و کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: اخلاق در فناوری و عدالت الگوریتمی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و ضرورت تحلیل اخلاقی در مدل‌های زبانی
  • 2. تعریف سوگیری در یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
  • 3. انواع سوگیری‌های شناختی و تاثیر آن بر داده‌های آموزشی
  • 4. نقش داده‌های متنی در بازتولید کلیشه‌های اجتماعی
  • 5. چالش‌های اندازه‌گیری سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 6. مبانی آماری و احتمالاتی در شناسایی الگوهای ناعادلانه
  • 7. معیارهای ریاضی برای ارزیابی منصفانه بودن خروجی مدل‌ها
  • 8. تأثیر سوگیری‌های زبانی بر عدالت در تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی
  • 9. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش سوگیری‌های جنسیتی و نژادی
  • 10. بررسی سوگیری‌های فرهنگی در مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 11. شناسایی سوگیری در بردارهای واژه و نمایش‌های معنایی
  • 12. تکنیک‌های اصلاحی در مرحله آموزش مدل برای کاهش سوگیری
  • 13. ارزیابی مدل‌های زبانی بر اساس شاخص‌های برابری و عدالت
  • 14. اهمیت تنوع در مجموعه‌داده‌های آموزشی و متون مرجع
  • 15. پایش مستمر و ارزیابی سوگیری در مدل‌های مستقر شده
  • 16. اخلاق در هوش مصنوعی از منظر مبانی اسلامی و مسئولیت اجتماعی
  • 17. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای توسعه هوش مصنوعی اخلاق‌مدار
  • 18. روش‌های تست نفوذ اخلاقی برای شناسایی سوگیری‌های پنهان
  • 19. تکنیک‌های متن‌کاوی برای استخراج و تحلیل سوگیری‌های ضمنی
  • 20. نقش بازخورد انسانی در اصلاح سوگیری‌های مدل‌های زبانی
  • 21. توسعه ابزارهای تحلیل سوگیری برای توسعه‌دهندگان ایرانی
  • 22. ملاحظات بومی‌سازی مدل‌های زبانی در تطابق با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 23. مطالعه موردی تحلیل سوگیری در سامانه‌های جستجو و پرسش و پاسخ
  • 24. روش‌های شفاف‌سازی و تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 25. استراتژی‌های کاهش سوگیری در کاربردهای حساس مانند پزشکی و حقوقی
  • 26. مستندسازی و گزارش‌دهی سوگیری‌های شناسایی شده در چرخه حیات مدل
  • 27. آموزش به مدل‌ها برای پرهیز از ترویج هنجارهای غیراخلاقی
  • 28. رویکردهای الگوریتمی برای برقراری توازن در توزیع آماری داده‌ها
  • 29. نقش نظارت انسانی در تعدیل سوگیری‌های مدل‌های خودکار
  • 30. آینده پژوهی در زمینه هوش مصنوعی اخلاق‌مدار و مسئولانه
تگ‌ها: NLP اخلاق در فناوری پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌های متنی سوگیری الگوریتمی عدالت در هوش مصنوعی علوم داده مدل‌های زبانی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.