دوره ساخت مدل‌های یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مدل‌های یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 2. معرفی یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
• 3. اهمیت و ضرورت XAI
• 4. انواع مدل‌های یادگیری ماشین و قابلیت توضیح‌پذیری آن‌ها
• 5. معیارهای ارزیابی مدل‌های XAI
• 6. روش‌های پیش‌پردازش داده برای XAI
• 7. انتخاب ویژگی‌های مهم در XAI
• 8. مدل‌های خطی و توضیح‌پذیری آن‌ها
• 9. درخت‌های تصمیم و قابلیت تفسیر
• 10. روش‌های مبتنی بر اهمیت ویژگی
• 11. روش‌های مبتنی بر نمونه
• 12. روش‌های مبتنی بر تقریب
• 13. روش‌های مبتنی بر تغییر
• 14. تفسیر شبکه‌های عصبی عمیق
• 15. روش‌های LIME و SHAP
• 16. استفاده از LIME برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل
• 17. استفاده از SHAP برای تحلیل اهمیت ویژگی
• 18. تفسیر مدل‌های مبتنی بر گرادیان
• 19. روش‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 20. XAI در تشخیص تصویر
• 21. XAI در پردازش زبان طبیعی
• 22. XAI در داده‌های سری زمانی
• 23. XAI در داده‌های جدولی
• 24. تفسیر مدل‌های جنگل تصادفی
• 25. تفسیر مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 26. تفسیر مدل‌های خوشه‌بندی
• 27. XAI و مسائل اخلاقی در یادگیری ماشین
• 28. XAI و تبعیض در الگوریتم‌ها
• 29. XAI و حفظ حریم خصوصی
• 30. XAI و مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های هوشمند
• 31. ابزارهای متن‌باز برای XAI
• 32. کتابخانه‌های پایتون برای XAI
• 33. ارزیابی و مقایسه روش‌های XAI
• 34. کاربرد XAI در حوزه‌های مختلف
• 35. XAI در تشخیص پزشکی
• 36. XAI در پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 37. XAI در تحلیل رفتار مشتری
• 38. XAI در تشخیص تقلب
• 39. XAI در سیستم‌های توصیه‌گر
• 40. بهبود قابلیت اعتماد به مدل‌های یادگیری ماشین با XAI
• 41. XAI و فرآیند تصمیم‌گیری
• 42. XAI و تعامل انسان و ماشین
• 43. XAI و قابلیت اطمینان مدل
• 44. XAI و شناسایی خطاها در مدل
• 45. XAI و بهبود عملکرد مدل
• 46. XAI و نظارت بر مدل
• 47. XAI و تشخیص تغییرات در داده
• 48. چالش‌ها و محدودیت‌های XAI
• 49. تحقیقات آتی در زمینه XAI
• 50. XAI و یادگیری تقویتی
• 51. XAI و یادگیری انتقالی
• 52. XAI و یادگیری فعال
• 53. XAI و یادگیری خودنظارتی
• 54. XAI و یادگیری چندوظیفه‌ای
• 55. XAI و یادگیری فدرال
• 56. XAI و یادگیری مبتنی بر دانش
• 57. XAI و یادگیری ناهمگن
• 58. XAI و یادگیری افزایشی
• 59. بهینه‌سازی مدل‌های XAI برای کارایی
• 60. مقایسه رویکردهای محلی و سراسری در XAI
• 61. XAI و تاثیرگذاری بر کاربران نهایی
• 62. XAI و ایجاد رابط‌های کاربری قابل فهم
• 63. XAI و مستندسازی مدل‌ها
• 64. XAI و گزارش‌دهی مدل‌ها
• 65. XAI و انطباق با مقررات
• 66. XAI و استانداردهای صنعتی
• 67. XAI و آموزش کاربران در مورد مدل‌ها
• 68. XAI و فرهنگ‌سازی در مورد هوش مصنوعی
• 69. XAI و نوآوری در یادگیری ماشین
• 70. XAI و آینده هوش مصنوعی