فلش‌کارت‌های آموزشی TDA عملیاتی: استخراج بینش از داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی با دسترسی محدود

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره TDA عملیاتی: استخراج بینش از داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی با دسترسی محدود

موضوع کلی: هوش مصنوعی مسئولانه و شفافیت مدل

موضوع میانی: تخصیص تاثیر داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مسئولانه و شفافیت مدل
• 2. اهمیت تخصیص تاثیر داده‌های آموزشی
• 3. چالش‌های دسترسی محدود به داده‌های آموزشی
• 4. مبانی تخصیص تاثیر داده (Data Attribution)
• 5. مقایسه روش‌های تخصیص تاثیر داده موجود
• 6. معرفی مقاله "Exploring Training Data Attribution under Limited Access Constraints"
• 7. مفهوم تخصیص تاثیر در یادگیری ماشین
• 8. نیاز به تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های آموزشی
• 10. حریم خصوصی و امنیت داده در تخصیص تاثیر
• 11. معرفی مفاهیم کلیدی: نمونه‌های نفوذگذار (Influential Instances)
• 12. تعریف تابع نفوذ (Influence Function)
• 13. محاسبه تقریب تابع نفوذ
• 14. استفاده از توابع نفوذ برای تشخیص داده‌های مشکل‌ساز
• 15. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری داده
• 16. روش‌های نمونه‌برداری تصادفی ساده
• 17. نمونه‌برداری طبقه‌ای (Stratified Sampling)
• 18. نمونه‌برداری سیستماتیک (Systematic Sampling)
• 19. نمونه‌برداری خوشه‌ای (Cluster Sampling)
• 20. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت (Importance Sampling)
• 21. روش‌های کاهش ابعاد داده
• 22. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 23. تحلیل تفکیک خطی (LDA)
• 24. Autoencoders و کاهش ابعاد غیرخطی
• 25. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 26. ارزیابی کیفیت نمونه‌برداری و کاهش ابعاد
• 27. مقدمه‌ای بر روش‌های Perturbation
• 28. Perturbation مبتنی بر داده (Data Perturbation)
• 29. Perturbation مبتنی بر مدل (Model Perturbation)
• 30. Perturbation مبتنی بر وزن (Weight Perturbation)
• 31. تکنیک‌های Adversarial Perturbation
• 32. استفاده از Perturbation برای تخمین نفوذ
• 33. تاثیر Perturbation بر عملکرد مدل
• 34. اندازه‌گیری نفوذ با استفاده از حذف (Deletion)
• 35. اندازه‌گیری نفوذ با استفاده از اضافه کردن (Addition)
• 36. ترکیب حذف و اضافه کردن برای تخصیص تاثیر
• 37. ارزیابی روش‌های حذف و اضافه کردن
• 38. چالش‌های محاسباتی در روش‌های مبتنی بر حذف و اضافه کردن
• 39. مقدمه‌ای بر Shapley Values
• 40. محاسبه Shapley Values برای داده‌های آموزشی
• 41. تقریب Shapley Values با استفاده از Monte Carlo
• 42. Shapley Values و تفسیرپذیری مدل
• 43. Shapley Values در تخصیص تاثیر داده
• 44. مقایسه Shapley Values با دیگر روش‌های تخصیص تاثیر
• 45. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات برای Shapley Values
• 46. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات تخصیص تاثیر
• 47. محاسبات توزیع شده برای تخصیص تاثیر در مقیاس بزرگ
• 48. بهینه‌سازی حافظه در محاسبات تخصیص تاثیر
• 49. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای تخصیص تاثیر داده
• 50. معرفی کتابخانه‌های تخصیص تاثیر (مانند Shap، LIME)
• 51. پیاده‌سازی روش‌های تخصیص تاثیر با استفاده از Python
• 52. استفاده از TensorFlow/PyTorch برای تخصیص تاثیر
• 53. ارزیابی روش‌های تخصیص تاثیر
• 54. معیارهای ارزیابی تخصیص تاثیر (مانند faithfulness، completeness)
• 55. مقایسه تجربی روش‌های تخصیص تاثیر
• 56. مطالعات موردی: تخصیص تاثیر در کاربردهای مختلف
• 57. تخصیص تاثیر در طبقه‌بندی تصویر
• 58. تخصیص تاثیر در پردازش زبان طبیعی
• 59. تخصیص تاثیر در تشخیص تقلب
• 60. تخصیص تاثیر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 61. تخصیص تاثیر در داده‌های جدولی
• 62. تشخیص داده‌های مسموم (Poisoning Attacks)
• 63. تخصیص تاثیر برای کشف حملات Adversarial
• 64. استفاده از تخصیص تاثیر برای افزایش Robustness مدل
• 65. بهبود کیفیت داده با استفاده از تخصیص تاثیر
• 66. شناسایی داده‌های نویزی و دورافتاده
• 67. استفاده از تخصیص تاثیر برای انتخاب داده‌های آموزشی بهینه
• 68. تاثیر داده‌های آموزشی بر Bias مدل
• 69. تخصیص تاثیر و کاهش Bias در مدل‌های یادگیری ماشین
• 70. حساسیت مدل به تغییرات در داده‌های آموزشی
• 71. تخصیص تاثیر و اندازه‌گیری حساسیت مدل
• 72. تخمین نفوذ داده با استفاده از اطلاعات گرادیان
• 73. تخمین نفوذ با استفاده از نقاط بحرانی
• 74. مقایسه روش‌های تخمین نفوذ مبتنی بر گرادیان و نقاط بحرانی
• 75. تخصیص تاثیر در یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 76. تخصیص تاثیر در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 77. تخصیص تاثیر در یادگیری فعال (Active Learning)
• 78. تخصیص تاثیر در یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 79. تخصیص تاثیر در یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 80. محدودیت‌های روش‌های تخصیص تاثیر موجود
• 81. چالش‌های تخصیص تاثیر در داده‌های پیچیده
• 82. راهکارهای مقابله با دسترسی محدود به داده‌های آموزشی
• 83. توسعه روش‌های تخصیص تاثیر مقاوم در برابر حملات
• 84. تخصیص تاثیر و انطباق با GDPR و دیگر قوانین حریم خصوصی
• 85. حفاظت از حریم خصوصی دیفرانسیلی (Differential Privacy)
• 86. تخصیص تاثیر خصوصی (Private Data Attribution)
• 87. تکنیک‌های گمنام‌سازی داده (Data Anonymization)
• 88. آینده تخصیص تاثیر داده در هوش مصنوعی
• 89. تحقیقات جاری و روندهای جدید در تخصیص تاثیر
• 90. توسعه ابزارهای تخصیص تاثیر کاربرپسند
• 91. ادغام تخصیص تاثیر در فرآیندهای توسعه مدل
• 92. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث دوره
• 93. مطالعه موردی پیشرفته: تخصیص تاثیر در یک مدل بزرگ زبانی
• 94. کار عملی: پیاده‌سازی یک روش تخصیص تاثیر از ابتدا
• 95. کار عملی: استفاده از یک کتابخانه تخصیص تاثیر بر روی یک مجموعه داده واقعی
• 96. پروژه نهایی: تخصیص تاثیر داده در یک مسئله کاربردی دلخواه
• 97. ارائه پروژه‌های نهایی و بحث و بررسی
• 98. بررسی نتایج و تحلیل نقاط قوت و ضعف
• 99. بازخورد و پیشنهادات برای بهبود دوره
• 100. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر