کتاب صوتی اصول پیاده‌سازی هوش مصنوعی شفاف و قابل‌اعتماد با استفاده از Scikit-learn و تکنیک‌های تفسیرپذیری SHAP و LIME

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول پیاده‌سازی هوش مصنوعی شفاف و قابل‌اعتماد با استفاده از Scikit-learn و تکنیک‌های تفسیرپذیری SHAP و LIME

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل‌پذیری مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و ضرورت شفافیت در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn و آماده‌سازی محیط توسعه
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. بررسی مدل‌های یادگیری نظارت‌شده و چالش‌های جعبه‌سیاه
• 5. مفاهیم پایه در تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد و اخلاقی
• 7. مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها در هوش مصنوعی
• 8. مفهوم ارزش‌های شاپلی (Shapley Values) در تفسیرپذیری
• 9. کاربرد کتابخانه SHAP در تحلیل مدل‌های رگرسیون
• 10. پیاده‌سازی نمودارهای خلاصه‌ساز SHAP برای درک اهمیت ویژگی‌ها
• 11. تحلیل وابستگی‌های مدل با استفاده از SHAP Dependence Plots
• 12. استفاده از SHAP Interaction Values برای بررسی تعامل میان متغیرها
• 13. آشنایی با متد LIME برای تفسیرپذیری محلی
• 14. نحوه عملکرد الگوریتم LIME در مدل‌سازی جایگزین
• 15. تفسیر پیش‌بینی‌های مدل‌های طبقه‌بندی با LIME
• 16. بررسی نقاط قوت و محدودیت‌های روش‌های تفسیرپذیری محلی
• 17. مقایسه کاربردی SHAP و LIME در پروژه‌های واقعی
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های شفاف با استفاده از درخت‌های تصمیم و رگرسیون خطی
• 19. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی مدل برای افزایش قابلیت تفسیر
• 20. بررسی سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی و تاثیر آن بر خروجی مدل
• 21. روش‌های شناسایی و رفع تبعیض در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 22. اهمیت مستندسازی فرآیند ساخت مدل برای پاسخگویی
• 23. ارزیابی پایداری مدل در برابر تغییرات داده‌های ورودی
• 24. تفسیرپذیری در مدل‌های پیچیده مانند جنگل‌های تصادفی
• 25. کاربرد تفسیرپذیری در حوزه‌های سلامت و مالی مطابق با استانداردهای داخلی
• 26. توسعه داشبوردهای بصری برای نمایش خروجی‌های مدل به ذینفعان
• 27. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای ارزیابی اعتمادپذیری مدل
• 28. بررسی نقش نظارت انسانی در فرآیندهای تصمیم‌گیری هوشمند
• 29. ملاحظات امنیتی و محافظت از حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 30. تدوین گزارش‌های فنی و مدیریتی مبتنی بر خروجی‌های تفسیرپذیر
• 31. پروژه عملی: طراحی یک سیستم هوش مصنوعی شفاف برای پیش‌بینی‌های سازمانی
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای حفظ شفافیت در مقیاس بزرگ
• 33. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های شفاف در سامانه‌های عملیاتی
• 34. آینده یادگیری ماشین تفسیرپذیر و نقش آن در حکمرانی هوشمند
• 35. مرور نهایی بر اصول اخلاقی و فنی هوش مصنوعی قابل‌اعتماد