اکسپرس 24
کتاب جامع ساخت و کاربرد نسخه‌های یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی قابل اعتماد؛ از شبیه‌سازی و اعتبارسنجی تا ارزیابی ریسک و اعتمادپذیری

کتاب جامع ساخت و کاربرد نسخه‌های یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی قابل اعتماد؛ از شبیه‌سازی و اعتبارسنجی تا ارزیابی ریسک و اعتمادپذیری

تگ‌ها: AI Reliability Explainable AI Machine Learning Copies MLOps Model Distillation Model Risk Model Surrogates Model Validation Responsible AI Trustworthy AI XAI ارزیابی مدل مدل‌های جایگزین هوش مصنوعی قابل اعتماد یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جامع ساخت و کاربرد نسخه‌های یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی قابل اعتماد؛ از شبیه‌سازی و اعتبارسنجی تا ارزیابی ریسک و اعتمادپذیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی قابل اعتماد و یادگیری ماشین

موضوع میانی: دوقلوهای یادگیری ماشین و ارزیابی اعتمادپذیری سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی قابل اعتماد و نقش یادگیری ماشین در آن
  • 2. مفهوم اعتمادپذیری در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 3. چالش‌های اعتماد به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. مفهوم Machine Learning Copies و نسخه‌های یادگیری ماشین
  • 5. تفاوت نسخه یادگیری ماشین با مدل اصلی
  • 6. معماری کلی سیستم‌های مبتنی بر نسخه‌های یادگیری ماشین
  • 7. اهداف ایجاد نسخه‌های مستقل از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 8. کاربرد نسخه‌های یادگیری ماشین در ارزیابی اعتمادپذیری
  • 9. فرآیند تولید یک نسخه یادگیری ماشین
  • 10. انتخاب داده برای ساخت نسخه‌های مدل
  • 11. نمونه‌برداری از رفتار مدل اصلی
  • 12. ثبت ورودی‌ها و خروجی‌های مدل
  • 13. ساخت مجموعه‌داده رفتاری از مدل
  • 14. یادگیری رفتار مدل با داده‌های مصنوعی
  • 15. تقلید عملکرد مدل با مدل جایگزین
  • 16. Model Distillation برای ساخت نسخه‌های یادگیری ماشین
  • 17. Model Surrogates و نقش آن‌ها در ارزیابی مدل
  • 18. Black-Box Modeling و بازسازی رفتار مدل
  • 19. White-Box و Gray-Box در ساخت نسخه‌های مدل
  • 20. انتخاب الگوریتم مناسب برای نسخه‌سازی مدل
  • 21. ساخت نسخه با مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. ساخت نسخه با مدل‌های رگرسیون
  • 23. ساخت نسخه با شبکه‌های عصبی
  • 24. ساخت نسخه با مدل‌های درختی
  • 25. ساخت نسخه برای مدل‌های زبانی
  • 26. ساخت نسخه برای سامانه‌های چندوجهی
  • 27. هم‌ترازی رفتار نسخه با مدل اصلی
  • 28. معیارهای سنجش شباهت میان مدل اصلی و نسخه آن
  • 29. ارزیابی دقت تقلید رفتار مدل
  • 30. تحلیل خطاهای نسخه یادگیری ماشین
  • 31. تشخیص اختلاف رفتاری میان مدل و نسخه
  • 32. تحلیل مواردی که نسخه از مدل اصلی فاصله می‌گیرد
  • 33. تست جعبه‌سیاه با استفاده از نسخه مدل
  • 34. تولید سناریوهای آزمون برای ارزیابی مدل
  • 35. تست مبتنی بر رفتار مدل
  • 36. تست مقاوم‌بودن مدل با نسخه‌های یادگیری ماشین
  • 37. کشف نقاط ضعف مدل با مدل جایگزین
  • 38. شناسایی ورودی‌های مسئله‌ساز
  • 39. تحلیل حساسیت رفتار مدل
  • 40. آزمون پایداری پیش‌بینی‌ها
  • 41. آزمون سازگاری مدل در شرایط مختلف
  • 42. ارزیابی قابلیت تعمیم مدل
  • 43. تحلیل توزیع داده‌های آموزشی و عملیاتی
  • 44. تشخیص Distribution Shift با استفاده از نسخه مدل
  • 45. تحلیل Concept Drift و تغییر رفتار مدل
  • 46. مقایسه عملکرد مدل در سناریوهای مختلف
  • 47. ارزیابی سوگیری با نسخه‌های یادگیری ماشین
  • 48. شناسایی الگوهای تبعیض‌آمیز در خروجی مدل
  • 49. اندازه‌گیری Fairness در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 50. مقایسه رفتار مدل در گروه‌های مختلف داده‌ای
  • 51. تحلیل شفافیت و قابلیت توضیح مدل
  • 52. استفاده از نسخه مدل برای تحلیل Explainability
  • 53. مقایسه توضیحات مدل و نسخه آن
  • 54. ارزیابی ثبات توضیحات مدل
  • 55. تحلیل رفتار مدل در برابر داده‌های خارج از توزیع
  • 56. ارزیابی Robustness با نسخه‌های یادگیری ماشین
  • 57. آزمون حملات خصمانه در محیط کنترل‌شده
  • 58. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات ورودی
  • 59. ارزیابی پایداری مدل در برابر نویز
  • 60. شناسایی Failure Modeهای مدل
  • 61. ساخت مجموعه سناریوهای شکست
  • 62. تحلیل ریسک با استفاده از مدل‌های جایگزین
  • 63. اولویت‌بندی ریسک‌های رفتاری مدل
  • 64. ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی‌ها
  • 65. مقایسه عدم قطعیت مدل و نسخه آن
  • 66. Calibration و ارزیابی اعتمادپذیری احتمالات
  • 67. تحلیل Confidence Scoreهای مدل
  • 68. شناسایی پیش‌بینی‌های کم‌اعتماد
  • 69. استفاده از نسخه مدل برای پایش مستمر
  • 70. پایش تغییرات رفتاری مدل در محیط عملیاتی
  • 71. تشخیص انحراف عملکرد مدل
  • 72. مقایسه نسخه‌های مختلف یک مدل
  • 73. ارزیابی تغییرات ناشی از به‌روزرسانی مدل
  • 74. تست نسخه جدید پیش از استقرار
  • 75. استفاده از نسخه مدل در Model Validation
  • 76. طراحی چارچوب ارزیابی مستقل مدل
  • 77. اعتبارسنجی متقابل مدل اصلی و نسخه آن
  • 78. معیارهای کمی برای سنجش اعتمادپذیری
  • 79. معیارهای کیفی برای ارزیابی رفتار مدل
  • 80. طراحی Benchmark برای هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 81. ساخت مجموعه تست اختصاصی برای مدل
  • 82. تولید داده‌های آزمایشی هدفمند
  • 83. تولید داده‌های مرزی برای ارزیابی مدل
  • 84. تحلیل نمونه‌های سخت و Corner Caseها
  • 85. استفاده از Active Learning برای بهبود نسخه مدل
  • 86. بهبود نسخه مدل بر اساس خطاهای شناسایی‌شده
  • 87. به‌روزرسانی تدریجی نسخه یادگیری ماشین
  • 88. مدیریت چرخه عمر نسخه‌های مدل
  • 89. کنترل نسخه و ثبت تغییرات مدل
  • 90. مستندسازی مدل اصلی و نسخه آن
  • 91. ردیابی داده و رفتار مدل در فرآیند ارزیابی
  • 92. طراحی آزمایش‌های قابل تکرار برای اعتمادپذیری
  • 93. اتوماتیک‌سازی فرآیند ارزیابی مدل
  • 94. ادغام نسخه‌های یادگیری ماشین با MLOps
  • 95. استفاده از نسخه مدل در CI/CD یادگیری ماشین
  • 96. پایش مدل در محیط تولید
  • 97. هشداردهی بر اساس انحراف رفتاری
  • 98. تحلیل نتایج ارزیابی و تولید گزارش اعتمادپذیری
  • 99. طراحی داشبورد ارزیابی مدل
  • 100. مدیریت ریسک مدل در سازمان

📚 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.