کتاب جامع ساخت و کاربرد نسخه‌های یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی قابل اعتماد؛ از شبیه‌سازی و اعتبارسنجی تا ارزیابی ریسک و اعتمادپذیری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع ساخت و کاربرد نسخه‌های یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی قابل اعتماد؛ از شبیه‌سازی و اعتبارسنجی تا ارزیابی ریسک و اعتمادپذیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی قابل اعتماد و یادگیری ماشین

موضوع میانی: دوقلوهای یادگیری ماشین و ارزیابی اعتمادپذیری سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی قابل اعتماد و نقش یادگیری ماشین در آن
• 2. مفهوم اعتمادپذیری در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 3. چالش‌های اعتماد به مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. مفهوم Machine Learning Copies و نسخه‌های یادگیری ماشین
• 5. تفاوت نسخه یادگیری ماشین با مدل اصلی
• 6. معماری کلی سیستم‌های مبتنی بر نسخه‌های یادگیری ماشین
• 7. اهداف ایجاد نسخه‌های مستقل از مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. کاربرد نسخه‌های یادگیری ماشین در ارزیابی اعتمادپذیری
• 9. فرآیند تولید یک نسخه یادگیری ماشین
• 10. انتخاب داده برای ساخت نسخه‌های مدل
• 11. نمونه‌برداری از رفتار مدل اصلی
• 12. ثبت ورودی‌ها و خروجی‌های مدل
• 13. ساخت مجموعه‌داده رفتاری از مدل
• 14. یادگیری رفتار مدل با داده‌های مصنوعی
• 15. تقلید عملکرد مدل با مدل جایگزین
• 16. Model Distillation برای ساخت نسخه‌های یادگیری ماشین
• 17. Model Surrogates و نقش آن‌ها در ارزیابی مدل
• 18. Black-Box Modeling و بازسازی رفتار مدل
• 19. White-Box و Gray-Box در ساخت نسخه‌های مدل
• 20. انتخاب الگوریتم مناسب برای نسخه‌سازی مدل
• 21. ساخت نسخه با مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. ساخت نسخه با مدل‌های رگرسیون
• 23. ساخت نسخه با شبکه‌های عصبی
• 24. ساخت نسخه با مدل‌های درختی
• 25. ساخت نسخه برای مدل‌های زبانی
• 26. ساخت نسخه برای سامانه‌های چندوجهی
• 27. هم‌ترازی رفتار نسخه با مدل اصلی
• 28. معیارهای سنجش شباهت میان مدل اصلی و نسخه آن
• 29. ارزیابی دقت تقلید رفتار مدل
• 30. تحلیل خطاهای نسخه یادگیری ماشین
• 31. تشخیص اختلاف رفتاری میان مدل و نسخه
• 32. تحلیل مواردی که نسخه از مدل اصلی فاصله می‌گیرد
• 33. تست جعبه‌سیاه با استفاده از نسخه مدل
• 34. تولید سناریوهای آزمون برای ارزیابی مدل
• 35. تست مبتنی بر رفتار مدل
• 36. تست مقاوم‌بودن مدل با نسخه‌های یادگیری ماشین
• 37. کشف نقاط ضعف مدل با مدل جایگزین
• 38. شناسایی ورودی‌های مسئله‌ساز
• 39. تحلیل حساسیت رفتار مدل
• 40. آزمون پایداری پیش‌بینی‌ها
• 41. آزمون سازگاری مدل در شرایط مختلف
• 42. ارزیابی قابلیت تعمیم مدل
• 43. تحلیل توزیع داده‌های آموزشی و عملیاتی
• 44. تشخیص Distribution Shift با استفاده از نسخه مدل
• 45. تحلیل Concept Drift و تغییر رفتار مدل
• 46. مقایسه عملکرد مدل در سناریوهای مختلف
• 47. ارزیابی سوگیری با نسخه‌های یادگیری ماشین
• 48. شناسایی الگوهای تبعیض‌آمیز در خروجی مدل
• 49. اندازه‌گیری Fairness در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 50. مقایسه رفتار مدل در گروه‌های مختلف داده‌ای
• 51. تحلیل شفافیت و قابلیت توضیح مدل
• 52. استفاده از نسخه مدل برای تحلیل Explainability
• 53. مقایسه توضیحات مدل و نسخه آن
• 54. ارزیابی ثبات توضیحات مدل
• 55. تحلیل رفتار مدل در برابر داده‌های خارج از توزیع
• 56. ارزیابی Robustness با نسخه‌های یادگیری ماشین
• 57. آزمون حملات خصمانه در محیط کنترل‌شده
• 58. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات ورودی
• 59. ارزیابی پایداری مدل در برابر نویز
• 60. شناسایی Failure Modeهای مدل
• 61. ساخت مجموعه سناریوهای شکست
• 62. تحلیل ریسک با استفاده از مدل‌های جایگزین
• 63. اولویت‌بندی ریسک‌های رفتاری مدل
• 64. ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی‌ها
• 65. مقایسه عدم قطعیت مدل و نسخه آن
• 66. Calibration و ارزیابی اعتمادپذیری احتمالات
• 67. تحلیل Confidence Scoreهای مدل
• 68. شناسایی پیش‌بینی‌های کم‌اعتماد
• 69. استفاده از نسخه مدل برای پایش مستمر
• 70. پایش تغییرات رفتاری مدل در محیط عملیاتی
• 71. تشخیص انحراف عملکرد مدل
• 72. مقایسه نسخه‌های مختلف یک مدل
• 73. ارزیابی تغییرات ناشی از به‌روزرسانی مدل
• 74. تست نسخه جدید پیش از استقرار
• 75. استفاده از نسخه مدل در Model Validation
• 76. طراحی چارچوب ارزیابی مستقل مدل
• 77. اعتبارسنجی متقابل مدل اصلی و نسخه آن
• 78. معیارهای کمی برای سنجش اعتمادپذیری
• 79. معیارهای کیفی برای ارزیابی رفتار مدل
• 80. طراحی Benchmark برای هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 81. ساخت مجموعه تست اختصاصی برای مدل
• 82. تولید داده‌های آزمایشی هدفمند
• 83. تولید داده‌های مرزی برای ارزیابی مدل
• 84. تحلیل نمونه‌های سخت و Corner Caseها
• 85. استفاده از Active Learning برای بهبود نسخه مدل
• 86. بهبود نسخه مدل بر اساس خطاهای شناسایی‌شده
• 87. به‌روزرسانی تدریجی نسخه یادگیری ماشین
• 88. مدیریت چرخه عمر نسخه‌های مدل
• 89. کنترل نسخه و ثبت تغییرات مدل
• 90. مستندسازی مدل اصلی و نسخه آن
• 91. ردیابی داده و رفتار مدل در فرآیند ارزیابی
• 92. طراحی آزمایش‌های قابل تکرار برای اعتمادپذیری
• 93. اتوماتیک‌سازی فرآیند ارزیابی مدل
• 94. ادغام نسخه‌های یادگیری ماشین با MLOps
• 95. استفاده از نسخه مدل در CI/CD یادگیری ماشین
• 96. پایش مدل در محیط تولید
• 97. هشداردهی بر اساس انحراف رفتاری
• 98. تحلیل نتایج ارزیابی و تولید گزارش اعتمادپذیری
• 99. طراحی داشبورد ارزیابی مدل
• 100. مدیریت ریسک مدل در سازمان