اکسپرس 24
کتاب اصول پیاده‌سازی هوش مصنوعی شفاف و قابل‌اعتماد با استفاده از Scikit-learn و تکنیک‌های تفسیرپذیری SHAP و LIME

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

تگ‌ها: الگوریتم SHAP تحلیل داده‌های هوش مصنوعی تفسیرپذیری هوش مصنوعی تکنیک LIME علوم داده مدل‌های قابل اعتماد هوش مصنوعی هوش مصنوعی شفاف یادگیری ماشین یادگیری ماشین با Scikit-learn

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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 (100 موضوع)

  • 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.