اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تجسم و تحلیل هوش مصنوعی قابل توضیح: کاربردها در رابط‌های مغز و کامپیوتر تا مدل‌های زبانی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تجسم و تحلیل هوش مصنوعی قابل توضیح: کاربردها در رابط‌های مغز و کامپیوتر تا مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تجسم و تفسیرپذیری در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری بدون نظارت
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 9. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 12. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. مقدمه‌ای بر تجسم داده‌ها
• 14. اهمیت تجسم در تحلیل داده
• 15. انواع نمودارها و گراف‌ها
• 16. اصول طراحی تجسم مؤثر
• 17. ابزارهای تجسم داده‌ها
• 18. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
• 19. چرا به XAI نیاز داریم؟
• 20. چالش‌های تفسیرپذیری در مدل‌های پیچیده
• 21. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری نظارت شده
• 23. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری بدون نظارت
• 24. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی
• 25. روش‌های پس از وقوع (Post-hoc)
• 26. روش‌های ذاتی (Intrinsic)
• 27. اهمیت داده‌های آموزشی در تفسیرپذیری
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای XAI
• 29. مهندسی ویژگی برای تفسیرپذیری
• 30. تجسم ویژگی‌های مهم
• 31. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
• 32. روش‌های مبتنی بر جایگزینی (Surrogate Models)
• 33. مدل‌های خطی جایگزین
• 34. درختان تصمیم جایگزین
• 35. روش‌های مبتنی بر گرادیان
• 36. نقشه‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
• 37. روش‌های LIME و SHAP
• 38. کاربرد LIME در تفسیر پیش‌بینی‌ها
• 39. کاربرد SHAP در تحلیل سهم ویژگی‌ها
• 40. تفسیرپذیری مدل‌های مبتنی بر درخت (Tree-based Models)
• 41. تفسیرپذیری مدل‌های رگرسیون
• 42. تفسیرپذیری مدل‌های طبقه‌بندی
• 43. تجسم روابط در مدل‌های پیچیده
• 44. تجسم خوشه‌بندی‌ها
• 45. تجسم تصمیم‌گیری مدل‌ها
• 46. تجسم عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
• 47. تفسیرپذیری در رابط‌های مغز و کامپیوتر (BCI)
• 48. مقدمه‌ای بر BCI
• 49. انواع سیگنال‌های مغزی
• 50. پردازش سیگنال‌های مغزی
• 51. تجسم داده‌های BCI
• 52. تفسیرپذیری در مدل‌های BCI
• 53. کاربرد XAI در BCI برای بهبود تعامل کاربر
• 54. تجسم نتایج BCI
• 55. تفسیرپذیری در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 56. مقدمه‌ای بر LLMs
• 57. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 58. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 59. چالش‌های تفسیرپذیری در LLMs
• 60. روش‌های تفسیرپذیری LLMs
• 61. تجسم توجه (Attention Visualization) در ترنسفورمرها
• 62. تحلیل سهم توکن‌ها در تولید متن
• 63. تفسیرپذیری پاسخ‌های LLMs
• 64. ارزیابی کیفیت و شفافیت LLMs
• 65. کاربرد XAI در LLMs برای درک رفتار مدل
• 66. تفسیرپذیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 67. تجسم روابط نحوی و معنایی
• 68. تجسم بردار کلمات (Word Embeddings)
• 69. تفسیرپذیری مدل‌های ترجمه ماشینی
• 70. تفسیرپذیری مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 71. تجسم و تفسیرپذیری در بینایی ماشین
• 72. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 73. تجسم ویژگی‌های استخراج شده
• 74. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص اشیاء
• 75. تفسیرپذیری مدل‌های تقسیم‌بندی تصویر
• 76. تجسم نواحی مهم در تصاویر
• 77. کاربرد XAI در پزشکی تشخیصی
• 78. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی
• 79. تجسم مناطق مشکوک در تصاویر رادیولوژی
• 80. کاربرد XAI در سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. تفسیرپذیری توصیه‌های شخصی‌سازی شده
• 82. تجسم عوامل مؤثر بر توصیه‌ها
• 83. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در XAI
• 84. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 85. شناسایی و کاهش سوگیری با XAI
• 86. حریم خصوصی و امنیت در XAI
• 87. استانداردهای XAI و آینده پژوهی
• 88. کاربرد XAI در بهینه‌سازی فرآیندها
• 89. تجسم و تفسیرپذیری در صنعت
• 90. تجسم و تفسیرپذیری در مالی
• 91. کاربرد XAI در تحلیل ریسک
• 92. تجسم روندها و الگوهای پنهان
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده XAI