اکسپرس 24
کتاب شفافیت الگوریتم‌ها: درک جعبه سیاه

کتاب شفافیت الگوریتم‌ها: درک جعبه سیاه

تگ‌ها: AI Governance Algorithmic Transparency Biotechnology Black Box Models Counterfactual Explanations Data Provenance Ethics in AI Explainable AI Food Security LIME Machine Learning Explainability Model Interpretability Regulatory Compliance Responsible AI SHAP

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 شفافیت الگوریتم‌ها: درک جعبه سیاه

موضوع کلی: بیوتکنولوژی و امنیت غذایی

موضوع میانی: شفافیت و پاسخگویی در توسعه و استفاده از فناوری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر شفافیت الگوریتم‌ها در بیوتکنولوژی و امنیت غذایی
  • 2. مفاهیم پایه جعبه سیاه و چالش‌های درک مدل
  • 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای غذایی
  • 4. مبانی تفسیرپذیری: تعریف، اهمیت و معیارها
  • 5. تفاوت بین تفسیرپذیری ذاتی و پس‌هوشی
  • 6. روش‌های جهانی تفسیرپذیری (Global Interpretability)
  • 7. روش‌های محلی تفسیرپذیری (Local Interpretability)
  • 8. معرفی کتابخانه‌های解释پذیری: SHAP، LIME، ELI5
  • 9. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها با SHAP Values
  • 10. تفسیر مدل‌ها با LIME برای پیش‌بینی آلودگی غذا
  • 11. استفاده از Partial Dependence Plots در ارزیابی تأثیر متغیرها
  • 12. نمودارهای Individual Conditional Expectation (ICE)
  • 13. تفسیرپذیری مبتنی بر مثال: Counterfactual Explanations
  • 14. تولید توضیحات متقابل برای تصمیمات سیستم‌های نظارتی غذا
  • 15. ارزیابی پایداری توضیحات: Stability و Consistency
  • 16. اعتبارسنجی مدل‌های شفاف با داده‌های مستقل
  • 17. پروانه‌های داده (Data Provenance) و ردیابی خطای مدل
  • 18. مدیریت نسخه‌گذاری مدل و مستندسازی توسعه
  • 19. استانداردهای گزارش شفافیت: Model Cards، Datasheets
  • 20. قوانین و مقررات مرتبط: GDPR، FDA AI/ML Guidelines، ISO 24027
  • 21. اخلاقیات هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی: عدالت، سوگیری، حریم خصوصی
  • 22. تحلیل سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی ریسک میکروبی
  • 23. استراتژی‌های کاهش سوگیری: Reweighting، Adversarial Debiasing
  • 24. معماری‌های قابل تفسیر: Generalized Additive Models، Decision Sets
  • 25. استفاده از Rule Extraction برای ساده‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 26. نمایش بصری تصمیمات: Decision Trees، Rule Lists
  • 27. تفسیرپذیری در یادگیری عمیق: Attention Maps، Integrated Gradients
  • 28. اعمال Concept Activation Vectors (TCAV) برای مفاهیم بیولوژیک
  • 29. تفسیرپذیری در مدل‌های سری زمانی پیش‌بینی عرضه غذا
  • 30. ابزارهای نظارت بر مدل در تولید: Drift Detection، Performance Monitoring
  • 31. طراحی داشبورد شفافیت برای صاحبان منافع غیرفنی
  • 32. فرآیندهای بازبینی و تأیید مدل (Model Auditing)
  • 33. مستندسازی ریسک‌های امنیتی ناشی از عدم شفافیت
  • 34. مطالعه موردی: شفافیت در تشخیص آلرژی‌های غذا با یادگیری ماشین
  • 35. مطالعه موردی: توضیح پیش‌بینی‌های تولید پروتئین‌های جایگزین
  • 36. مطالعه موردی: نظارت بر زنجیره تامین با مدل‌های قابل تفسیر
  • 37. استفاده از Explainable AI در ارزیابی ریسک‌های میکروتاکسین
  • 38. توسعه پروتکل‌های تست استرس برای مدل‌های جعبه سیاه
  • 39. شامل‌سازی بازخورد کاربران در بهبود شفافیت
  • 40. آموزش تیم‌های چندرشته‌ای بر مبنای توضیحات مدل
  • 41. استفاده از متاداده‌های مدل برای پاسخگویی قانونی
  • 42. استراتژی‌های استقرار مدل‌های شفاف در محیط‌های تولید
  • 43. مدیریت تغییرات مدل با حفظ شفافیت (Version Control، CI/CD)
  • 44. ارزیابی اثربخشی توضیحات بر اعتماد کاربران
  • 45. چالش‌های مقیاس‌پذیری روش‌های تفسیرپذیری در داده‌های بزرگ بیوتکنولوژیک
  • 46. روندهای نوین: Causal Explainability، Counterfactual Fairness
  • 47. ادغام دانش دامنه (Domain Knowledge) در فرآیند تفسیر
  • 48. استفاده از Knowledge Graphs برای تقویت شفافیت
  • 49. طراحی آزمایش‌های A/B برای مقایسه مدل‌های شفاف و غیرشفاف
  • 50. گزارش‌دهی شفافیت به سازمان‌های نظارتی و استانداردسازی
  • 51. آینده شفافیت الگوریتم‌ها در امنیت غذایی: چالش‌ها و فرصت‌ها

📚 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.