کتاب ممیزی و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ممیزی و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: امنیت و اعتماد در اکوسیستم‌های هوش مصنوعی نوین

موضوع میانی: حکمرانی داده و مدل در اکوسیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم پایه و اصطلاحات کلیدی در ممیزی هوش مصنوعی
• 3. چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی و نقاط ممیزی
• 4. انواع داده‌های مورد استفاده در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر عملکرد مدل
• 6. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای ممیزی
• 7. شناسایی و رفع بایاس در داده‌های آموزشی
• 8. مفاهیم آمار توصیفی و استنباطی در ممیزی
• 9. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
• 10. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
• 11. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 12. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 13. ممیزی مدل‌های یادگیری تقویتی
• 14. ممیزی مدل‌های تولیدی (Generative Models)
• 15. ممیزی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. ممیزی مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 17. ممیزی مدل‌های تشخیص صدا
• 18. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (Explainable AI - XAI)
• 19. روش‌های LIME و SHAP برای تفسیر مدل‌ها
• 20. ممیزی مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 21. ممیزی شبکه‌های عصبی عمیق
• 22. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی مدل
• 23. ممیزی مدل‌های جعبه سیاه (Black Box)
• 24. ممیزی مدل‌های جعبه سفید (White Box)
• 25. ممیزی امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و روش‌های دفاعی
• 27. ممیزی حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی داده‌ها (Differential Privacy)
• 29. ممیزی انطباق مدل‌ها با مقررات و استانداردها
• 30. ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 31. ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 32. ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه حقوقی
• 33. ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
• 34. ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه آموزش
• 35. ابزارهای خودکار ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. چارچوب‌های ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. گزارش‌دهی نتایج ممیزی و ارائه پیشنهادات
• 38. ممیزی مستمر و نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 39. مدیریت ریسک در ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. ممیزی اخلاقی مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی ممیزی هوش مصنوعی
• 42. آینده ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی و چالش‌های پیش رو
• 43. بهینه‌سازی فرایند ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. انتخاب معیارهای ممیزی متناسب با کاربرد مدل
• 45. ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های محدود