کتاب راهنمای جامع تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی و تحلیل شفافیت الگوریتم‌ها با رویکرد اخلاق‌مدار 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 راهنمای جامع تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی و تحلیل شفافیت الگوریتم‌ها با رویکرد اخلاق‌مدار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشین تفسیرپذیر (Explainable AI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
  • 2. تعریف مدل‌های جعبه‌سیاه و چالش‌های اعتماد در سیستم‌های هوشمند
  • 3. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت شفافیت الگوریتمی
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری ماشین و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 5. طبقه‌بندی روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 6. تفسیرپذیری ذاتی در مقابل تفسیرپذیری پس‌پردازشی
  • 7. ارزیابی عملکرد مدل در برابر تفسیرپذیری و تضادهای موجود
  • 8. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای تحلیل مدل
  • 9. تکنیک‌های تحلیل حساسیت و اهمیت ویژگی‌ها
  • 10. پیاده‌سازی روش تحلیل نمودارهای وابستگی جزئی یا PDP
  • 11. بررسی تعاملات بین ویژگی‌ها با استفاده از نمودارهای ICE
  • 12. مفاهیم نظری و مبانی ریاضی روش لایم LIME
  • 13. پیاده‌سازی عملی لایم برای مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 14. محدودیت‌ها و مزایای استفاده از روش‌های محلی در تفسیرپذیری
  • 15. مبنای نظری روش مقادیر شاپلی SHAP در نظریه بازی‌ها
  • 16. کاربرد SHAP در تفسیر مدل‌های مبتنی بر درخت و تقویت گرادیان
  • 17. تجسم نتایج مدل با استفاده از نمودارهای خلاصه SHAP
  • 18. تحلیل سهم هر ویژگی در پیش‌بینی‌های فردی با SHAP
  • 19. مقایسه عملکرد و دقت محاسباتی روش‌های LIME و SHAP
  • 20. شناسایی سوگیری‌های الگوریتمی و تبعیض در داده‌های آموزشی
  • 21. روش‌های کمی‌سازی عدالت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 22. شناسایی و حذف متغیرهای حساس برای رعایت عدالت الگوریتمی
  • 23. تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 24. بررسی نقشه‌های فعال‌سازی و رویکردهای بصری‌سازی در لایه‌های مدل
  • 25. تحلیل مدل‌های سری زمانی با رویکردهای تفسیرپذیر
  • 26. چالش‌های تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی برای ذینفعان فنی
  • 28. تکنیک‌های ساده‌سازی نتایج پیچیده برای مدیران و تصمیم‌گیران
  • 29. تدوین گزارش‌های شفافیت مدل مطابق با استانداردهای اخلاق داده
  • 30. مطالعه موردی کاربرد تفسیرپذیری در سامانه‌های هوشمند مالی
  • 31. مطالعه موردی کاربرد شفافیت الگوریتمی در تحلیل‌های سلامت
  • 32. پایش و نظارت بر مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
  • 33. مدیریت ریسک در تصمیمات خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 34. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی پاسخگو و شفاف
  • 35. جمع‌بندی و نقشه راه پیاده‌سازی مدل‌های شفاف در سازمان‌ها
تگ‌ها: اخلاق در هوش مصنوعی تحلیل داده‌های پیشرفته تحلیل مدل‌های یادگیری ماشین روش LIME روش SHAP شفافیت الگوریتم‌ها عدالت الگوریتمی مدل‌های جعبه‌سیاه هوش مصنوعی تفسیرپذیر یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.