کتاب طراحی ورودی‌های مؤثر برای تفسیر مدل‌های شبکه‌های عصبی 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 طراحی ورودی‌های مؤثر برای تفسیر مدل‌های شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تفسیرپذیری و قابلیت اعتماد مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت تفسیرپذیری در کاربردهای حساس هوش مصنوعی
  • 3. چالش‌های تفسیرپذیری در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. معرفی روش‌های تفسیرپذیری پس از رویداد (Post-hoc Interpretability)
  • 5. معرفی روش‌های تفسیرپذیری ذاتی (Intrinsic Interpretability)
  • 6. نقش بصری‌سازی در تفسیر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 7. تفسیرپذیری مبتنی بر اهمیت ویژگی (Feature Importance)
  • 8. روش‌های مبتنی بر حذف (Ablation Studies)
  • 9. روش‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Methods)
  • 10. نقش حساسیت (Sensitivity Analysis) در تفسیر مدل
  • 11. روش‌های مبتنی بر آشفتگی (Perturbation-based Methods)
  • 12. تفسیرپذیری با استفاده از نقشه‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
  • 13. روش‌های CAM و Grad-CAM برای تفسیر تصاویر
  • 14. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 15. استفاده از Attention Mechanisms برای تفسیر LLMs
  • 16. تکنیک‌های Prompt Engineering برای تفسیر LLMs
  • 17. طراحی ورودی‌های متضاد (Counterfactual Inputs)
  • 18. استفاده از ورودی‌های متضاد برای ارزیابی مدل
  • 19. تفسیرپذیری در مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
  • 20. تفسیرپذیری در مدل‌های رگرسیون (Regression Models)
  • 21. تفسیرپذیری در مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering Models)
  • 22. ارزیابی کیفیت تفسیرپذیری
  • 23. معیارهای ارزیابی تفسیرپذیری (Interpretability Metrics)
  • 24. نقش تفسیرپذیری در افزایش اعتماد به مدل
  • 25. تفسیرپذیری و کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 26. تفسیرپذیری و رعایت حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 27. تفسیرپذیری و انطباق با مقررات قانونی (Regulatory Compliance)
  • 28. تفسیرپذیری در تشخیص تقلب (Fraud Detection)
  • 29. تفسیرپذیری در تشخیص پزشکی (Medical Diagnosis)
  • 30. تفسیرپذیری در رانندگی خودکار (Autonomous Driving)
  • 31. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 32. تفسیرپذیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 33. تفسیرپذیری در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 34. تفسیرپذیری در سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 35. تفسیرپذیری در داده‌های جدولی (Tabular Data)
  • 36. استفاده از SHAP برای تفسیر مدل‌ها
  • 37. استفاده از LIME برای تفسیر مدل‌ها
  • 38. مقایسه روش‌های تفسیرپذیری مختلف
  • 39. انتخاب روش تفسیرپذیری مناسب بر اساس نوع مدل و داده
  • 40. بهینه‌سازی ورودی‌ها برای افزایش تفسیرپذیری
  • 41. تأثیر ورودی بر تفسیرپذیری مدل
  • 42. طراحی ورودی‌های واضح و قابل فهم
  • 43. استفاده از داده‌های مصنوعی برای ارزیابی تفسیرپذیری
  • 44. تفسیرپذیری و قابلیت اطمینان در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی
  • 45. ارائه گزارش‌های تفسیرپذیری به ذینفعان
  • 46. ابزارهای تفسیرپذیری متن‌باز (Open-Source Interpretability Tools)
  • 47. ابزارهای تجاری تفسیرپذیری (Commercial Interpretability Tools)
  • 48. تفسیرپذیری و امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 49. تفسیرپذیری و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 50. تفسیرپذیری و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 51. چالش‌های تفسیرپذیری در مدل‌های پیچیده
  • 52. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 53. تفسیرپذیری در مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models)
  • 54. تفسیرپذیری و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 55. تفسیرپذیری و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 56. تفسیرپذیری و داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 57. تفسیرپذیری و داده‌های پر ابعاد (High-Dimensional Data)
  • 58. تفسیرپذیری و داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 59. تفسیرپذیری و داده‌های پرت (Outliers)
  • 60. تفسیرپذیری و داده‌های متنی (Text Data)
  • 61. تفسیرپذیری و داده‌های تصویری (Image Data)
  • 62. تفسیرپذیری و داده‌های صوتی (Audio Data)
  • 63. تفسیرپذیری و داده‌های ویدئویی (Video Data)
  • 64. تفسیرپذیری و داده‌های حسگر (Sensor Data)
  • 65. تفسیرپذیری و داده‌های شبکه‌های اجتماعی (Social Network Data)
  • 66. تفسیرپذیری و داده‌های مالی (Financial Data)
  • 67. تفسیرپذیری و داده‌های زیستی (Biological Data)
  • 68. تفسیرپذیری و داده‌های جغرافیایی (Geospatial Data)
  • 69. تفسیرپذیری و داده‌های سریالی (Sequential Data)
  • 70. آینده تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
  • 71. تحقیقات جدید در زمینه تفسیرپذیری
  • 72. توسعه روش‌های تفسیرپذیری جدید
  • 73. نقش تفسیرپذیری در توسعه هوش مصنوعی قابل اعتماد
تگ‌ها: پرامپت نویسی تفسیرپذیری مدل شبکه‌های عصبی طراحی پرامپت قابلیت اعتماد مدل مدل‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران ورودی مدل یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.