اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ابزارها و تکنیک‌های عملی برای سنجش سوگیری در هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارها و تکنیک‌های عملی برای سنجش سوگیری در هوش مصنوعی

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی سوگیری (Bias) و عدالت (Fairness)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: تعریف سوگیری در هوش مصنوعی
• 2. چرا سنجش سوگیری در هوش مصنوعی مهم است؟
• 3. انواع مختلف سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. منابع سوگیری: داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 5. چالش‌های سنجش سوگیری
• 6. اصول کلیدی در سنجش سوگیری
• 7. مراحل عملی برای سنجش سوگیری
• 8. ابزارها و فریم‌ورک‌های متن‌باز
• 9. ابزار I: AIF360 (AI Fairness 360)
• 10. I.1: نصب و راه‌اندازی AIF360
• 11. I.2: بارگذاری مجموعه داده در AIF360
• 12. I.3: تعریف معیارها و شاخص‌های انصاف
• 13. I.4: محاسبه شاخص‌های انصاف با AIF360
• 14. I.5: تفسیر نتایج AIF360
• 15. I.6: مثال عملی با AIF360
• 16. ابزار II: Fairlearn
• 17. II.1: نصب و راه‌اندازی Fairlearn
• 18. II.2: آماده‌سازی داده‌ها برای Fairlearn
• 19. II.3: اندازه‌گیری انصاف با Fairlearn
• 20. II.4: مصورسازی نتایج Fairlearn
• 21. II.5: استفاده از ارزیاب‌های Fairlearn
• 22. II.6: مثال عملی با Fairlearn
• 23. ابزار III: TensorFlow Privacy
• 24. III.1: مقدمه‌ای بر حریم خصوصی و انصاف
• 25. III.2: اعمال حریم خصوصی تفاضلی
• 26. III.3: پیاده‌سازی در TensorFlow
• 27. III.4: سنجش تاثیر بر دقت و انصاف
• 28. III.5: ملاحظات اخلاقی در TensorFlow Privacy
• 29. ابزار IV: What-If Tool
• 30. IV.1: نصب و ادغام What-If Tool
• 31. IV.2: کاوش داده‌ها و مدل‌ها
• 32. IV.3: تحلیل سناریوهای "چه می‌شود اگر"
• 33. IV.4: شناسایی نقاط ضعف مدل
• 34. IV.5: تحلیل حساسیت متغیرها
• 35. IV.6: مصورسازی در What-If Tool
• 36. تکنیک I: تحلیل معیارهای عملکرد مدل
• 37. I.1: دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
• 38. I.2: دقت طبقه‌بندی (Precision) و بازیابی (Recall)
• 39. I.3: امتیاز F1 (F1-Score)
• 40. I.4: منحنی ROC و AUC
• 41. I.5: تفکیک معیارهای عملکرد بر اساس گروه‌های حساس
• 42. تکنیک II: تحلیل آماری برای شناسایی سوگیری
• 43. II.1: آزمون‌های آماری برای تفاوت میانگین‌ها
• 44. II.2: آزمون کای دو (Chi-squared test)
• 45. II.3: تحلیل همبستگی
• 46. II.4: تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA)
• 47. II.5: تشخیص همپوشانی توزیع‌ها
• 48. تکنیک III: مصورسازی داده‌ها و نتایج
• 49. III.1: نمودارهای میله‌ای و دایره‌ای برای توزیع داده‌ها
• 50. III.2: نمودارهای جعبه‌ای (Box plots) برای مقایسه توزیع‌ها
• 51. III.3: هیستوگرام‌ها برای بررسی فراوانی
• 52. III.4: نمودارهای پراکندگی (Scatter plots)
• 53. III.5: ماتریس‌های همبستگی مصور
• 54. تکنیک IV: مصورسازی تأثیر سوگیری بر گروه‌های مختلف
• 55. IV.1: نمودارهای مقایسه عملکرد مدل بر اساس گروه‌های جمعیتی
• 56. IV.2: مصورسازی توزیع خطاها
• 57. IV.3: نقشه‌برداری سوگیری بر روی داده‌ها
• 58. IV.4: داشبوردهای مدیریتی برای پایش سوگیری
• 59. تکنیک V: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و سوگیری
• 60. V.1: اهمیت اعتبارسنجی متقابل
• 61. V.2: سوگیری در فرآیند اعتبارسنجی
• 62. V.3: تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل مناسب
• 63. V.4: سنجش ثبات سوگیری در طول اعتبارسنجی
• 64. تکنیک VI: تحلیل حساسیت به ورودی‌ها (Input Sensitivity Analysis)
• 65. VI.1: تغییرات کوچک در ورودی و تأثیر آن بر خروجی
• 66. VI.2: شناسایی ویژگی‌های حیاتی در مدل
• 67. VI.3: اندازه‌گیری تأثیر تغییرات در گروه‌های حساس
• 68. تکنیک VII: سنجش سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 69. VII.1: سوگیری در تولید متن
• 70. VII.2: سوگیری در فهم زبان طبیعی
• 71. VII.3: ابزارهای خاص برای LLMs
• 72. VII.4: معیارهای اندازه‌گیری سوگیری در LLMs
• 73. تکنیک VIII: سنجش سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 74. VIII.1: سوگیری در رتبه‌بندی و پیشنهادها
• 75. VIII.2: اثر فیلتر حبابی (Filter bubble)
• 76. VIII.3: معیارهای ارزیابی انصاف در سیستم‌های توصیه‌گر
• 77. تکنیک IX: سنجش سوگیری در مدل‌های بینایی ماشین
• 78. IX.1: سوگیری در تشخیص اشیاء
• 79. IX.2: سوگیری در شناسایی چهره
• 80. IX.3: چالش‌های مصورسازی در بینایی ماشین
• 81. تکنیک X: سنجش سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 82. X.1: سوگیری در پیش‌بینی نتایج
• 83. X.2: تأثیر سوگیری بر تصمیم‌گیری
• 84. X.3: تحلیل خطاهای پیش‌بینی
• 85. ارزیابی و تفسیر نتایج سنجش سوگیری
• 86. مستندسازی فرآیند سنجش سوگیری
• 87. گزارش‌دهی سوگیری به ذینفعان
• 88. تفاوت بین انصاف و عملکرد
• 89. تعادل بین انصاف و دقت
• 90. استراتژی‌های کاهش سوگیری (مقدمه)
• 91. کاهش سوگیری در مرحله جمع‌آوری داده
• 92. کاهش سوگیری در مرحله پیش‌پردازش داده
• 93. کاهش سوگیری در مرحله آموزش مدل
• 94. کاهش سوگیری در مرحله پس‌پردازش مدل
• 95. کاهش سوگیری در مرحله استقرار مدل
• 96. پایش مداوم سوگیری پس از استقرار
• 97. نقش حسابرسی هوش مصنوعی در سنجش سوگیری
• 98. استانداردها و چارچوب‌های نظارتی برای انصاف
• 99. ملاحظات اخلاقی در سنجش سوگیری
• 100. مطالعات موردی: مثال‌های واقعی از سنجش سوگیری