دوره تکنیک‌های علّی برای اطمینان از تفسیرپذیری و قابلیت توضیح در هوش مصنوعی اخلاقی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های علّی برای اطمینان از تفسیرپذیری و قابلیت توضیح در هوش مصنوعی اخلاقی

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در اخلاق هوش مصنوعی (AI Ethics)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر علیت در هوش مصنوعی
• 2. مبانی استدلال علی
• 3. رویکردهای مختلف به علیت
• 4. مدل‌های گرافیکی علی
• 5. استنتاج علی و یادگیری
• 6. نظریه علیت مدل‌سازی شده
• 7. تجزیه و تحلیل مداخله‌ای
• 8. متغیرهای سردرگم کننده و شناسایی آنها
• 9. شناسایی علیت از داده‌های مشاهده‌ای
• 10. تکنیک‌های یادگیری ماشین علی
• 11. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم علی
• 12. مدل‌های رگرسیون علی
• 13. شبکه‌های عصبی علی
• 14. یادگیری تقویتی علی
• 15. یادگیری علی توزیع شده
• 16. استنتاج علی در سیستم‌های پیچیده
• 17. تعمیم و انتقال یادگیری علی
• 18. روش‌های آماری برای علیت
• 19. آزمایش‌های کنترل شده تصادفی
• 20. تحلیل سری‌های زمانی علی
• 21. تحلیل بقا علی
• 22. مدل‌سازی معادلات ساختاری علی
• 23. تحلیل مسیر علی
• 24. تحلیل مبتنی بر شاخص علی
• 25. رویکردهای گالاپاوس برای علیت
• 26. مبانی فلسفی علیت
• 27. نظریه علیت پاپو
• 28. نظریه علیت هیو
• 29. نظریه علیت دِوُیت
• 30. نظریه علیت فرِدریکسون
• 31. دیدگاه‌های علیت در علوم اجتماعی
• 32. دیدگاه‌های علیت در علوم پزشکی
• 33. دیدگاه‌های علیت در اقتصاد
• 34. دیدگاه‌های علیت در علوم کامپیوتر
• 35. تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
• 36. قابلیت توضیح در هوش مصنوعی
• 37. مدل‌های قابل تفسیر
• 38. تکنیک‌های تفسیرپذیری پس از یادگیری
• 39. LIME
• 40. SHAP
• 41. نقشه‌های توجه
• 42. تکنیک‌های تفسیرپذیری درونی
• 43. مدل‌های خطی
• 44. درختان تصمیم
• 45. قوانین انجمنی
• 46. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 47. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 49. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 50. تکنیک‌های توضیح برای یادگیری عمیق
• 51. نقشه‌های فعال‌سازی
• 52. نقشه‌های فعال‌سازی متقابل
• 53. نقشه‌های تأثیر
• 54. توضیحات مبتنی بر مثال
• 55. توضیحات مبتنی بر نمونه‌های متقابل
• 56. توضیحات مبتنی بر اَبَر-مقادیر
• 57. هوش مصنوعی اخلاقی
• 58. اصول هوش مصنوعی اخلاقی
• 59. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
• 60. شفافیت در هوش مصنوعی
• 61. پاسخگویی در هوش مصنوعی
• 62. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 63. امنیت در هوش مصنوعی
• 64. قابلیت اطمینان در هوش مصنوعی
• 65. مدیریت ریسک در هوش مصنوعی
• 66. تکنیک‌های علّی برای تفسیرپذیری
• 67. تکنیک‌های علّی برای توضیح
• 68. مدل‌های علی برای کاهش سوگیری
• 69. شناسایی علّی سوگیری در داده‌ها
• 70. شناسایی علّی سوگیری در مدل‌ها
• 71. کاهش علّی سوگیری در مدل‌ها
• 72. تکنیک‌های علّی برای ارزیابی عدالت
• 73. ارزیابی علّی عدم تبعیض
• 74. ارزیابی علّی انصاف توزیعی
• 75. تکنیک‌های علّی برای پاسخگویی
• 76. مسئولیت‌پذیری علّی
• 77. قابلیت ردیابی علّی
• 78. تکنیک‌های علّی برای اطمینان از حریم خصوصی
• 79. حریم خصوصی تفاضلی علّی
• 80. حریم خصوصی مبتنی بر گمنامی علّی
• 81. تکنیک‌های علّی برای قابلیت اطمینان
• 82. شناسایی علّی نقاط ضعف
• 83. پیش‌بینی علّی شکست
• 84. تقویت علّی استحکام
• 85. تکنیک‌های علّی برای شفافیت
• 86. توضیحات علّی تصمیمات
• 87. تصمیم‌گیری قابل درک علّی
• 88. کاربرد تکنیک‌های علّی در هوش مصنوعی اخلاقی
• 89. کاربرد در سیستم‌های خودران
• 90. کاربرد در تشخیص پزشکی
• 91. کاربرد در سیستم‌های مالی
• 92. کاربرد در نظام قضایی
• 93. چالش‌های عملی پیاده‌سازی
• 94. استانداردسازی و چارچوب‌ها
• 95. آموزش و توسعه مهارت‌ها
• 96. آینده علیت در هوش مصنوعی اخلاقی
• 97. تحقیقات پیش رو
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز