کتاب جلوگیری از تبعیض الگوریتمی: راهکارهای عملی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 جلوگیری از تبعیض الگوریتمی: راهکارهای عملی

موضوع کلی: اخلاق و حقوق در هوش مصنوعی

موضوع میانی: عدالت و تبعیض در الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تبعیض الگوریتمی و اهمیت آن
  • 2. الگوریتم چیست و چگونه کار می‌کند؟
  • 3. انواع تبعیض در الگوریتم‌ها: تعریف و طبقه‌بندی
  • 4. منابع تبعیض در داده‌ها: سوگیری‌های تاریخی و نمونه‌برداری
  • 5. تاثیر داده‌های نامتعادل بر عملکرد الگوریتم
  • 6. روش‌های شناسایی سوگیری در داده‌ها
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش سوگیری
  • 8. مهندسی ویژگی و اجتناب از ویژگی‌های تبعیض‌آمیز
  • 9. مفاهیم کلیدی عدالت در یادگیری ماشین
  • 10. معیارهای سنجش عدالت الگوریتمی: برابری فرصت، برابری دموگرافیک
  • 11. محدودیت‌های معیارهای عدالت و انتخاب معیار مناسب
  • 12. تکنیک‌های پس‌پردازش برای کاهش تبعیض
  • 13. استفاده از الگوریتم‌های آگاه از عدالت
  • 14. رویکردهای مبتنی بر حریم خصوصی برای کاهش تبعیض
  • 15. تفسیرپذیری مدل و اهمیت آن در شناسایی تبعیض
  • 16. ابزارهای تفسیرپذیری مدل: SHAP، LIME
  • 17. ممیزی الگوریتمی: فرآیند و مراحل
  • 18. چارچوب‌های قانونی و نظارتی مرتبط با تبعیض الگوریتمی
  • 19. قانون GDPR و تاثیر آن بر تبعیض الگوریتمی
  • 20. استانداردهای اخلاقی در طراحی و توسعه الگوریتم‌ها
  • 21. مسئولیت‌پذیری در استفاده از الگوریتم‌ها
  • 22. نقش متخصصان داده در جلوگیری از تبعیض
  • 23. آموزش و آگاهی‌رسانی در مورد تبعیض الگوریتمی
  • 24. مطالعه موردی: تبعیض در سیستم‌های تشخیص چهره
  • 25. مطالعه موردی: تبعیض در الگوریتم‌های اعطای وام
  • 26. مطالعه موردی: تبعیض در الگوریتم‌های استخدام
  • 27. چالش‌های پیاده‌سازی راهکارهای جلوگیری از تبعیض
  • 28. آینده جلوگیری از تبعیض الگوریتمی: روندهای نوظهور
  • 29. روش‌های ارزیابی و نظارت مستمر بر الگوریتم‌ها
  • 30. ایجاد فرهنگ سازمانی ضد تبعیض در هوش مصنوعی
  • 31. نقش ذینفعان مختلف در جلوگیری از تبعیض
  • 32. راهکارهای فنی برای کاهش تبعیض در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 33. بررسی موردی: تبعیض در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. چگونگی مستندسازی و گزارش‌دهی در مورد تبعیض الگوریتمی
  • 35. تأثیر تبعیض الگوریتمی بر گروه‌های آسیب‌پذیر
  • 36. استراتژی‌های ارتباطی برای توضیح الگوریتم‌های عادلانه
  • 37. نقش نظارت انسانی در کنار الگوریتم‌های خودکار
  • 38. اثرات اجتماعی تبعیض الگوریتمی و راه‌حل‌ها
تگ‌ها: AI ethics algorithmic bias data science fairness GDPR responsible AI اخلاق الگوریتم تبعیض داده سوگیری عدالت هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.