کتاب صوتی اصول طراحی برای هوش مصنوعی قابل اعتماد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول طراحی برای هوش مصنوعی قابل اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 2. اهمیت طراحی برای هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 3. تعریف و ابعاد هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 4. اصول کلیدی هوش مصنوعی قابل اعتماد: شفافیت، مسئولیت‌پذیری، انصاف، امنیت و حریم خصوصی
• 5. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی هوش مصنوعی
• 6. معرفی استانداردهای هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 7. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
• 8. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش سوگیری
• 9. ارزیابی سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. روش‌های تصحیح سوگیری در مدل‌ها
• 11. شفافیت مدل: روش‌های توضیح‌پذیری هوش مصنوعی (XAI)
• 12. LIME: توضیح مدل‌های پیچیده به صورت محلی
• 13. SHAP: ارزش‌های شاپلی برای توضیح پیش‌بینی‌ها
• 14. CAM: نقشه‌های فعال‌سازی برای تجسم توجه مدل
• 15. تفسیرپذیری مبتنی بر قانون
• 16. ملاحظات طراحی رابط کاربری برای شفافیت
• 17. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی: تعیین مسئولیت در صورت خطا
• 18. ردیابی و ثبت وقایع در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 19. مکانیسم‌های پاسخگویی و جبران خسارت
• 20. امنیت هوش مصنوعی: تهدیدات و آسیب‌پذیری‌ها
• 21. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و روش‌های دفاعی
• 22. حریم خصوصی در هوش مصنوعی: تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
• 23. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
• 24. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 25. تطبیق داده‌ها (Data Augmentation) برای بهبود امنیت
• 26. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقاوم در برابر تقلب
• 27. معماری‌های امن برای هوش مصنوعی
• 28. تست و ارزیابی هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 29. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 30. ابزارهای ارزیابی سوگیری و انصاف
• 31. روش‌های ارزیابی توضیح‌پذیری مدل
• 32. معماری‌های مقاوم در برابر حملات خصمانه
• 33. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. چرخه حیات توسعه هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 35. استقرار و پایش مدل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 36. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 37. مطالعه موردی: طراحی یک سیستم تشخیص تقلب قابل اعتماد
• 38. مطالعه موردی: طراحی یک سیستم توصیه‌گر عادلانه
• 39. مطالعه موردی: طراحی یک سیستم تشخیص پزشکی قابل اعتماد
• 40. اثرات اجتماعی هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 41. آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد و چالش‌های پیش رو