اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهنمای جامع تفسیرپذیری مدلهای هوش مصنوعی و تحلیل شفافیت الگوریتمها با رویکرد اخلاقمدار
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تفسیرپذیری مدلهای هوش مصنوعی و تحلیل شفافیت الگوریتمها با رویکرد اخلاقمدار
موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل دادههای پیشرفته
موضوع میانی: یادگیری ماشین تفسیرپذیر (Explainable AI)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و ضرورتهای تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
- 2. تعریف مدلهای جعبهسیاه و چالشهای اعتماد در سیستمهای هوشمند
- 3. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت شفافیت الگوریتمی
- 4. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری ماشین و مدلهای پیشبینیکننده
- 5. طبقهبندی روشهای تفسیرپذیری مدلهای پیچیده
- 6. تفسیرپذیری ذاتی در مقابل تفسیرپذیری پسپردازشی
- 7. ارزیابی عملکرد مدل در برابر تفسیرپذیری و تضادهای موجود
- 8. آشنایی با کتابخانههای استاندارد پایتون برای تحلیل مدل
- 9. تکنیکهای تحلیل حساسیت و اهمیت ویژگیها
- 10. پیادهسازی روش تحلیل نمودارهای وابستگی جزئی یا PDP
- 11. بررسی تعاملات بین ویژگیها با استفاده از نمودارهای ICE
- 12. مفاهیم نظری و مبانی ریاضی روش لایم LIME
- 13. پیادهسازی عملی لایم برای مدلهای طبقهبندی و رگرسیون
- 14. محدودیتها و مزایای استفاده از روشهای محلی در تفسیرپذیری
- 15. مبنای نظری روش مقادیر شاپلی SHAP در نظریه بازیها
- 16. کاربرد SHAP در تفسیر مدلهای مبتنی بر درخت و تقویت گرادیان
- 17. تجسم نتایج مدل با استفاده از نمودارهای خلاصه SHAP
- 18. تحلیل سهم هر ویژگی در پیشبینیهای فردی با SHAP
- 19. مقایسه عملکرد و دقت محاسباتی روشهای LIME و SHAP
- 20. شناسایی سوگیریهای الگوریتمی و تبعیض در دادههای آموزشی
- 21. روشهای کمیسازی عدالت در مدلهای هوش مصنوعی
- 22. شناسایی و حذف متغیرهای حساس برای رعایت عدالت الگوریتمی
- 23. تفسیرپذیری در مدلهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی
- 24. بررسی نقشههای فعالسازی و رویکردهای بصریسازی در لایههای مدل
- 25. تحلیل مدلهای سری زمانی با رویکردهای تفسیرپذیر
- 26. چالشهای تفسیرپذیری در سیستمهای توصیهگر
- 27. مستندسازی مدلهای هوش مصنوعی برای ذینفعان فنی
- 28. تکنیکهای سادهسازی نتایج پیچیده برای مدیران و تصمیمگیران
- 29. تدوین گزارشهای شفافیت مدل مطابق با استانداردهای اخلاق داده
- 30. مطالعه موردی کاربرد تفسیرپذیری در سامانههای هوشمند مالی
- 31. مطالعه موردی کاربرد شفافیت الگوریتمی در تحلیلهای سلامت
- 32. پایش و نظارت بر مدلهای هوشمند در محیطهای عملیاتی
- 33. مدیریت ریسک در تصمیمات خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی
- 34. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی پاسخگو و شفاف
- 35. جمعبندی و نقشه راه پیادهسازی مدلهای شفاف در سازمانها
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.