فلش‌کارت‌های آموزشی اصول کلیدی هوش مصنوعی قابل اعتماد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول کلیدی هوش مصنوعی قابل اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم هوش مصنوعی قابل اعتماد و ضرورت آن
• 2. ابعاد اصلی Trustworthy AI
• 3. تفاوت هوش مصنوعی قابل اعتماد با هوش مصنوعی مسئولانه
• 4. اصول اخلاقی در طراحی و توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
• 5. حاکمیت و پاسخ‌گویی در سامانه‌های AI
• 6. شفافیت در چرخه عمر سیستم‌های هوش مصنوعی
• 7. قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. تفاوت شفافیت، تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری
• 9. قابلیت ردیابی تصمیم‌های مدل
• 10. عدالت و انصاف الگوریتمی
• 11. انواع سوگیری در داده‌ها و مدل‌های AI
• 12. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری الگوریتمی
• 13. کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
• 14. کاهش سوگیری در فرایند آموزش مدل
• 15. ارزیابی عدالت در خروجی مدل‌ها
• 16. حریم خصوصی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 17. اصول حفاظت از داده در توسعه مدل‌های AI
• 18. ناشناس‌سازی و کمینه‌سازی داده
• 19. حملات و نشت اطلاعات از مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. یادگیری فدرال برای حفاظت از حریم خصوصی
• 21. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. تهدیدهای امنیتی در چرخه عمر مدل
• 23. حملات خصمانه و Adversarial Attacks
• 24. مقاومت مدل در برابر ورودی‌های مخرب
• 25. امنیت زنجیره تأمین مدل و داده
• 26. مقاوم‌سازی مدل در برابر دستکاری
• 27. پایداری و Robustness مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. تفاوت Robustness با دقت مدل
• 29. آزمون عملکرد مدل در شرایط غیرعادی
• 30. مدیریت تغییر توزیع داده‌ها و Distribution Shift
• 31. مقابله با داده‌های خارج از توزیع
• 32. قابلیت اطمینان و Reliability مدل
• 33. کالیبراسیون احتمال و میزان اطمینان مدل
• 34. تشخیص عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های AI
• 35. مدیریت خطا و شکست مدل
• 36. نظارت انسانی بر تصمیم‌های هوش مصنوعی
• 37. Human-in-the-Loop در سامانه‌های AI
• 38. تعیین سطح مناسب مداخله انسانی
• 39. طراحی سازوکارهای تأیید و بازبینی تصمیم‌ها
• 40. قابل‌کنترل‌بودن و کنترل‌پذیری سامانه‌های AI
• 41. هم‌راستایی اهداف مدل با اهداف انسانی
• 42. مدیریت رفتارهای ناخواسته مدل
• 43. ارزیابی ریسک در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 44. شناسایی و طبقه‌بندی ریسک‌های AI
• 45. تحلیل ریسک پیش از استقرار مدل
• 46. پایش ریسک پس از استقرار
• 47. مدیریت ریسک در چرخه عمر AI
• 48. اعتبارسنجی و آزمون مدل پیش از استقرار
• 49. طراحی معیارهای ارزیابی Trustworthy AI
• 50. آزمون عملکرد و ایمنی مدل
• 51. آزمون سناریوهای مرزی و بحرانی
• 52. Red Teaming برای ارزیابی سامانه‌های AI
• 53. پایش مستمر مدل پس از استقرار
• 54. تشخیص افت عملکرد و Model Drift
• 55. ثبت رویدادها و لاگ‌های تصمیم‌گیری مدل
• 56. مستندسازی مدل‌ها و فرایند توسعه
• 57. Model Cards و کاربرد آن‌ها
• 58. Datasheets for Datasets و مستندسازی داده
• 59. مستندسازی محدودیت‌ها و موارد عدم استفاده
• 60. قابلیت حسابرسی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 61. تخصیص مسئولیت میان توسعه‌دهندگان و بهره‌برداران
• 62. حاکمیت داده و حاکمیت مدل
• 63. مدیریت دسترسی و کنترل استفاده از مدل
• 64. استانداردها و چارچوب‌های Trustworthy AI
• 65. اصول مدیریت ریسک هوش مصنوعی
• 66. پیاده‌سازی فرایند ارزیابی اثرات AI
• 67. ارزیابی تأثیرات اخلاقی و اجتماعی مدل
• 68. طراحی چرخه عمر قابل اعتماد برای مدل‌های AI
• 69. Trustworthy AI در مدل‌های زبانی بزرگ
• 70. سوگیری و انصاف در مدل‌های زبانی بزرگ
• 71. توهم‌زایی و قابلیت اعتماد پاسخ‌های مدل زبانی
• 72. شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 73. امنیت و حملات Prompt Injection
• 74. حفاظت از داده و حریم خصوصی در LLMها
• 75. ارزیابی ایمنی و قابلیت اعتماد خروجی LLM
• 76. حاکمیت و نظارت انسانی بر کاربرد LLM
• 77. طراحی چک‌لیست عملی برای ارزیابی Trustworthy AI
• 78. مطالعه موردی ارزیابی یک سامانه هوش مصنوعی قابل اعتماد