کتاب استانداردسازی و مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استانداردسازی و مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning model governance best practices

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌سازی
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی
• 5. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 6. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 8. تکنیک‌های تنظیم پارامترهای مدل
• 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 10. معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی
• 11. یادگیری عمیق و کاربردها
• 12. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 13. مدل‌های زبانی و تولید متن
• 14. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 15. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 16. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر
• 17. تشخیص اشیا در تصاویر
• 18. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 20. مسائل و چالش‌های یادگیری تقویتی
• 21. مفاهیم پایه استانداردسازی داده
• 22. استانداردهای رایج در داده‌سازی
• 23. فرمت‌های تبادل داده در هوش مصنوعی
• 24. مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی: ضرورت و اهمیت
• 25. مستندسازی داده‌های آموزشی
• 26. مستندسازی معماری مدل
• 27. مستندسازی فرآیند آموزش مدل
• 28. مستندسازی نتایج ارزیابی مدل
• 29. مدیریت نسخه‌های مدل
• 30. ردیابی آزمایش‌ها و پارامترها
• 31. ابزارهای مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. معماری یک سیستم مستندسازی مدل
• 33. کنترل کیفیت داده‌ها و مدل‌ها
• 34. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. نظارت بر عملکرد مدل در تولید
• 36. مفاهیم پایه امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. حملات خصمانه و دفاع در برابر آن‌ها
• 38. حریم خصوصی داده‌ها و مدل‌ها
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI)
• 40. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. اهمیت تفسیرپذیری در کاربردهای حساس
• 42. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 43. مسائل اخلاقی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
• 44. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 45. مفاهیم پایه DevOps برای مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)