اکسپرس 24
کتاب طراحی روایت قوی برای بازبینی هوش مصنوعی

کتاب طراحی روایت قوی برای بازبینی هوش مصنوعی

تگ‌ها: AI audit AI communication AI ethics AI evaluation AI explainability AI governance AI narrative AI reporting AI review AI transparency narrative design product review responsible AI storytelling for AI technical writing

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 طراحی روایت قوی برای بازبینی هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و ارتباطات فنی

موضوع میانی: نوشتار و روایت‌سازی برای بازبینی سیستم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازبینی هوش مصنوعی و اهمیت روایت
  • 2. اصول بنیادین داستان‌سرایی در بستر فنی
  • 3. شناسایی مخاطبان بازبینی: توسعه‌دهندگان، مدیران، کاربران و نظارت‌کنندگان
  • 4. تعریف اهداف روایت: شفافیت، اعتماد، انطباق و اقدام
  • 5. معماری یک روایت بازبینی: بافت، شواهد، تحلیل و نتیجه‌گیری
  • 6. جمع‌آوری داده‌های مدل و فرآیند توسعه به عنوان مواد خام روایت
  • 7. تقنیک‌های استخراج بینش از معیارهای عملکرد، Bias و Fairness
  • 8. سازماندهی شواهد: طبقه‌بندی، اولویت‌بندی و بصری‌سازی
  • 9. نوشتن خلاصه اجرایی (Executive Summary) برای غیرمتخصصان
  • 10. ساختار گزارش بازبینی: مقدمه، روش‌شناسی، یافته‌ها، بحث، توصیه‌ها
  • 11. استفاده از زبان ساده و اصطلاحات تخصصی به‌صورت متعادل
  • 12. طراحی روایت برای بازبینی‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری
  • 13. روایت‌گذاری برای بازبینی‌های امنیتی و حریم خصوصی
  • 14. بازبینی عملکرد مدل در شرایط واقعی (Real‑world Evaluation) و روایت نتایج
  • 15. مدیریت عدم قطعیت و محدودیت‌ها در روایت
  • 16. استفاده از استعاره و تشبیه برای توضیح مفاهیم پیچیده
  • 17. قوانین نگارش فنی: وضوح، اختصار، سازگاری و دقت
  • 18. ابزارهای نویسندگی協作: Markdown، Notion، Confluence، Git‑based docs
  • 19. بازبینی و ویرایش روایت: چک‌لیست‌های کیفیت، Peer Review، Automated Linting
  • 20. استفاده از نمودارها، جداول و داشبوردهای تعاملی در روایت
  • 21. روایت برای بازبینی‌های تدریجی (Iterative) و CI/CD
  • 22. مستندسازی فرآیند تصمیم‌گیری و ردیابی تغییرات روایت
  • 23. استراتژی‌های انتشار: گزارش‌های رسمی، وبلاگ‌های فنی، ارائه‌های داخلی
  • 24. سنجش اثربخشی روایت: بازخورد مخاطب، شاخص‌های درک، اقدامات پیگیری
  • 25. مطالعه موردی: بازبینی مدل زبان بزرگ (LLM) – از داده تا روایت
  • 26. مطالعه موردی: بازبینی سیستم تشخیص تقلب مالی – چالش‌های داده و Bias
  • 27. مطالعه موردی: بازبینی سیستم توصیه محتوا – شفافیت و توضیح‌پذیری
  • 28. مطالعه موردی: بازبینی خودروی خودران – امنیت، اخلاق، قوانین
  • 29. بهینه‌سازی روایت برای حسابرسی‌های قانونی و استانداردها (EU AI Act، ISO 42001)
  • 30. راهنمای سریع نگارش برای تیم‌های مهندسی داده
  • 31. قالب‌های استاندارد گزارش بازبینی: چک‌لیست، ماتریس ریسک، نقشه مسیر
  • 32. استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به نگارش روایت (AI‑assisted writing)
  • 33. مدیریت نسخه‌بندی و تاریخچه روایت در مخازن کد
  • 34. آموزش مهارت‌های روایت‌سازی برای مهندسان و محققان
  • 35. کارگاه عملی: از داده‌های خام تا گزارش نهایی در ۴ ساعت
  • 36. ارزیابی کیفیت روایت با روبریک‌های استانداردسازی
  • 37. پیشگیری از پیش‌فرض‌های روایی (Narrative Bias) در بازبینی
  • 38. تعادل بین جزئیات فنی و پیام‌های استراتژیک
  • 39. روایت برای بازبینی‌های مقاطعی (Cross‑functional) بین تیم‌ها
  • 40. استفاده از Story Mapping برای برنامه‌ریزی محتوای گزارش
  • 41. مدیریت 기대‌های ذینفعان از طریق روایت شفاف
  • 42. روایت در بازبینی‌های_post‑deployment و مانیتورینگ مداوم
  • 43. استفاده از متادیتا و خطیابی (Lineage) برای تقویت شواهد روایت
  • 44. طراحی روایی برای بازبینی‌های چندمدلی (Multi‑model) و Ensemble
  • 45. روایت‌گذاری برای بازبینی‌های داده‌های سنتز شده (Synthetic Data)
  • 46. چالش‌های چندزبانه و بومی‌سازی روایت بازبینی
  • 47. استفاده از الگوهای روایی تکرارپذیر (Narrative Patterns) برای مقیاس‌پذیری
  • 48. ارتباط روایت با مدل‌های حكایت‌شناسی (Narratology) در علوم کامپیوتر
  • 49. روایت برای بازبینی‌های یادگیری تقویتی (RL) و رفتار عامل
  • 50. مدیریت تضاد بین شفافیت کامل و مالکیت فکری/راز تجاری
  • 51. استفاده از چک‌لیست‌های FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) در روایت
  • 52. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های مولد (Generative) – متن، تصویر، کد
  • 53. استفاده از تکنیک‌های Journalism در گزارش‌های بازبینی AI
  • 54. طراحی روایی برای بازبینی‌های اخلاقی داده (Data Ethics Review)
  • 55. استفاده از سناریوهای «What‑if» برای تقویت بخش تحلیل روایت
  • 56. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی
  • 57. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی تعاملی (Observable، Tableau) در روایت
  • 58. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های چند وظیفه (Multi‑task) و Transfer Learning
  • 59. مدیریت بازخوردهای تکراری و به‌روزرسانی مداوم روایت
  • 60. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های Edge و محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 61. استفاده از معیارهای Explainability (SHAP، LIME، Counterfactuals) در روایت
  • 62. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 63. استفاده از الگوهای روایی برای گزارش‌های اتوماسیون‌شده (Auto‑generated Reports)
  • 64. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 65. استفاده از متدولوژی‌های Agile در فرآیند نگارش و بازبینی روایت
  • 66. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی (Time‑Series Forecasting)
  • 67. استفاده از چک‌لیست‌های Responsible AI در ساختار روایت
  • 68. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های یادگیری خودنظارت (Self‑Supervised Learning)
  • 69. استفاده از تکنیک‌های Storytelling در ارائه‌های شفاهی بازبینی
  • 70. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های تشخیص احساسات و تحلیل متن
  • 71. استفاده از اصول طراحی تجربه کاربری (UX) در گزارش‌های بازبینی
  • 72. روایت برای بازبینی‌های مدل‌های پیش‌بینی ریسک اعتباری و مالی
  • 73. استفاده از متدولوژی‌های DevSecOps برای ادغام روایت در خط لوله CI/CD

📚 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.