دوره روش‌های استنباط علّی برای درک مدل‌های یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های استنباط علّی برای درک مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در هوش مصنوعی غیرقابل توضیح (Explainable AI - XAI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر استنباط علّی
• 2. اهمیت استنباط علّی در یادگیری عمیق
• 3. نکات کلیدی در استنباط علّی
• 4. مدل‌های جعبه سیاه و نیاز به تفسیر
• 5. محدودیت‌های همبستگی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 6. تعریف علت و معلول
• 7. مدل‌های ساختاری علّی
• 8. گراف‌های علّی جهت‌دار
• 9. انواع روابط علّی
• 10. قابلیت تعمیم و انتقال دانش
• 11. تجربه و مداخله در استنباط علّی
• 12. دستکاری و آزمون‌های علّی
• 13. قابلیت اعتماد در استنباط علّی
• 14. روش‌های مبتنی بر مداخله
• 15. کاهش و بازسازی در استنباط علّی
• 16. عوامل پنهان و ابهام علّی
• 17. روش‌های غیرمداخله‌ای
• 18. مدل‌های احتمالی علّی
• 19. شبکه‌های بیزی علّی
• 20. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 23. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 24. یادگیری تقویتی عمیق
• 25. مدل‌های مولد عمیق
• 26. روش‌های کلاسیک تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 27. اهمیت تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق
• 28. چالش‌های تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. دسته‌بندی روش‌های تفسیرپذیری
• 30. روش‌های مبتنی بر اهمیت ویژگی (Feature Importance)
• 31. مقادیر SHAP
• 32. مقادیر LIME
• 33. اهمیت متقابل ویژگی‌ها
• 34. روش‌های مبتنی بر نمایش (Representation-based Methods)
• 35. نقش لایه‌های میانی
• 36. فعال‌سازی‌های عصبی
• 37. نقشه‌های برجستگی (Saliency Maps)
• 38. تکنیک‌های مبتنی بر پرس و جو (Query-based Techniques)
• 39. تصاویر نمونه (Exemplars)
• 40. تصاویر متقابل (Counterfactuals)
• 41. توضیحات مبتنی بر قوانین
• 42. تفسیر مدل‌های خاص
• 43. تفسیر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 44. تفسیر شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 45. تفسیر ترنسفورمرها
• 46. تفسیر مدل‌های یادگیری تقویتی
• 47. تفسیر مدل‌های مولد
• 48. ترکیب روش‌های تفسیرپذیری
• 49. روش‌های مبتنی بر دستکاری ورودی
• 50. تغییر مقادیر ورودی
• 51. تغییر بافت ورودی
• 52. محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر دستکاری ورودی
• 53. استنباط علّی از طریق شبکه‌های علّی
• 54. گراف‌های علّی در داده‌های واقعی
• 55. ساخت گراف‌های علّی از داده‌ها
• 56. یادگیری ساختار گراف علّی
• 57. یادگیری پارامترهای گراف علّی
• 58. نظریه مداخله در شبکه‌های علّی
• 59. قوانین مداخله
• 60. اثر مداخله بر روی متغیرها
• 61. پیش‌بینی نتایج مداخله
• 62. تفاوت استنباط علّی با همبستگی
• 63. تفاوت استنباط علّی با پیش‌بینی
• 64. کاربرد استنباط علّی در درک علّی
• 65. کاربرد استنباط علّی در ارزیابی مدل
• 66. کاربرد استنباط علّی در رفع سوگیری
• 67. کاربرد استنباط علّی در توسعه مدل‌های عادلانه‌تر
• 68. استنباط علّی در مدل‌های یادگیری ماشینی سنتی
• 69. مقایسه با استنباط علّی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 70. چالش‌های عملی در استنباط علّی
• 71. کیفیت داده‌ها و استنباط علّی
• 72. اعتبارسنجی روش‌های استنباط علّی
• 73. مطالعات موردی در استنباط علّی
• 74. استنباط علّی در پردازش زبان طبیعی
• 75. استنباط علّی در بینایی ماشین
• 76. استنباط علّی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 77. استنباط علّی در پزشکی و سلامت
• 78. استنباط علّی در علوم اجتماعی
• 79. اخلاق در استنباط علّی
• 80. آینده استنباط علّی در یادگیری عمیق
• 81. روش‌های پیشرفته در استنباط علّی
• 82. یادگیری علّی با داده‌های ناقص
• 83. یادگیری علّی با داده‌های غیرمستقل
• 84. یادگیری علّی با نظارت ضعیف
• 85. مقایسه روش‌های مختلف استنباط علّی
• 86. انتخاب روش مناسب برای کاربرد خاص
• 87. ارزیابی کمی و کیفی نتایج استنباط علّی
• 88. ارتباط بین تفسیرپذیری و استنباط علّی
• 89. تفسیرپذیری به عنوان پیش‌نیازی برای استنباط علّی
• 90. استنباط علّی به عنوان هدف نهایی تفسیرپذیری
• 91. چالش‌های مفهومی در استنباط علّی
• 92. پیچیدگی سیستم‌های دنیای واقعی
• 93. مفهوم علت‌نمایی (Causality)
• 94. مفهوم علیت (Causation)
• 95. مفهوم سببی (Causal)
• 96. مفهوم علت (Cause)
• 97. مفهوم معلول (Effect)
• 98. مفهوم مداخله (Intervention)
• 99. مفهوم شرطی‌سازی (Conditioning)
• 100. مفهوم انتساب (Assignment)