کتاب صوتی کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها برای مدل‌های عادلانه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها برای مدل‌های عادلانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه عدالت، سوگیری و آسیب در مدل‌های داده‌محور
• 2. تمایز سوگیری داده، برچسب، الگوریتم و بهره‌برداری
• 3. منابع و انواع سوگیری در داده‌های هوش مصنوعی
• 4. سوگیری تاریخی، اجتماعی و نهادی در داده‌ها
• 5. سوگیری ساختاری در نمونه‌گیری، اندازه‌گیری و مشاهده
• 6. سوگیری در داده‌های متنی، تصویری، صوتی و چندوجهی
• 7. تعریف گروه‌های حساس، گروه مرجع و مرزبندی عدالت
• 8. معیارهای عدالت آماری، فرصت برابر و عدالت توصیفی
• 9. انتخاب معیار عدالت متناسب با کاربرد و پیامدها
• 10. تعیین ذی‌نفعان، سطح پذیرش ریسک و اهداف پروژه
• 11. نقشه‌برداری چرخه عمر داده برای مدیریت سوگیری
• 12. ارزیابی بافت، منبع، کیفیت و قابلیت اتکای داده
• 13. تحلیل پوشش جمعیتی، زبانی و جغرافیایی
• 14. تشخیص کمبود داده و گروه‌های کم‌نمونه
• 15. بررسی ناهمگنی زیرگروه‌ها و شکاف‌های داده‌ای
• 16. سوگیری در داده‌های وب، پلتفرم‌ها و رفتار کاربران
• 17. سوگیری در داده‌های سازمانی، عملیاتی و تراکنشی
• 18. اثر داده‌های ناقص، ناسازگار و انتخاب‌شده
• 19. مقیاس‌پذیری ممیزی داده‌های بزرگ و جریان‌های داده
• 20. طراحی نمونه‌گیری منصفانه در داده‌های عظیم
• 21. تعیین توزیع مرجع، توزیع هدف و نمایندگی مطلوب
• 22. وزن‌دهی نمونه‌ها و اصلاح عدم‌تعادل گروهی
• 23. افزایش داده برای گروه‌های کم‌نمونه
• 24. داده‌سازی مصنوعی و ارزیابی خطر سوگیری در آن
• 25. انتخاب و استفاده مسئولانه از ویژگی‌های حساس
• 26. شناسایی ویژگی‌های جانشین و تبعیض پنهان
• 27. ردیابی منشأ داده و خط سیر تصمیم‌های داده
• 28. استانداردسازی تعریف‌ها و کاهش خطای اندازه‌گیری
• 29. طراحی دستورالعمل برچسب‌گذاری عدالت‌محور
• 30. ارزیابی سوگیری در برچسب‌های انسانی
• 31. داوری چندمنبعی، اجماع و کنترل کیفیت برچسب‌ها
• 32. سنجش توافق برچسب‌گذاران و قابلیت اعتماد داده
• 33. مدیریت سوگیری در بازخورد کاربران و داده‌های تعاملی
• 34. پاک‌سازی متن‌های توهین‌آمیز و برچسب‌دار
• 35. تحلیل سوگیری در داده‌های آموزشی مدل‌های زبانی
• 36. سنجش نمایندگی زبان، فرهنگ، گویش و لهجه
• 37. شناسایی کلیشه‌ها در داده‌های متنی
• 38. سوگیری در ترجمه، چندزبانی و داده‌های کم‌منبع
• 39. ارزیابی تفاوت کیفیت پاسخ بر اساس گروه
• 40. تحلیل سوگیری در داده‌های رتبه‌بندی و ترجیح
• 41. ارزیابی بازخورد انسانی و تنظیم مدل‌های زبانی
• 42. روش‌های کاهش سوگیری در پیش‌پردازش داده
• 43. روش‌های کاهش سوگیری در حین آموزش مدل
• 44. روش‌های کاهش سوگیری در پس‌پردازش خروجی
• 45. طراحی آزمایش‌های کنترلی برای ایزوله‌کردن اثر داده
• 46. سنجش تعادل دقت و عدالت
• 47. ارزیابی پایداری عدالت در زمان و میان زیرگروه‌ها
• 48. تحلیل خطا برای گروه‌های تقاطعی
• 49. طراحی سناریوهای adversarial و آسیب‌زا
• 50. آزمون‌های تشخیصی سوگیری پیش از استقرار
• 51. گزارش‌دهی Dataset Card و Model Card
• 52. ممیزی، نسخه‌بندی و ردیابی تصمیم‌های داده
• 53. نظارت بر انحراف داده و بازگشت سوگیری در عملیات
• 54. طراحی چرخه بازخورد و اصلاح پیوسته داده
• 55. حکمرانی داده، مسئولیت، شفافیت و تأیید انسانی
• 56. تدوین سیاست حفظ حریم خصوصی و استفاده مسئولانه از داده
• 57. ارزیابی ریسک و پذیرش عدالت در یک پروژه واقعی
• 58. سناریوی عملی طراحی و ممیزی یک Dataset
• 59. طراحی داشبورد پایش عدالت و کیفیت داده
• 60. برنامه بهبود داده و انتقال یافته‌ها به تیم‌ها