دوره شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سوگیری در الگوریتم ها (Algorithmic Bias)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر سوگیری در یادگیری ماشین
• 2. فصل دوم: انواع سوگیری در داده‌ها
• 3. فصل سوم: سوگیری ناشی از انتخاب نمونه
• 4. فصل چهارم: سوگیری تأیید در جمع‌آوری داده
• 5. فصل پنجم: سوگیری اندازه‌گیری و خطای سیستماتیک
• 6. فصل ششم: سوگیری تاریخی و اجتماعی
• 7. فصل هفتم: سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری
• 8. فصل هشتم: سوگیری در مدل‌های طبقه‌بندی
• 9. فصل نهم: سوگیری در مدل‌های رگرسیون
• 10. فصل دهم: سوگیری در مدل‌های خوشه‌بندی
• 11. فصل یازدهم: سوگیری در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 12. فصل دوازدهم: سوگیری در مدل‌های بینایی ماشین
• 13. فصل سیزدهم: معیارهای ارزیابی سوگیری
• 14. فصل چهاردهم: معیارهای برابری در مدل‌ها
• 15. فصل پانزدهم: اندازه‌گیری سوگیری در طبقه‌بندی
• 16. فصل شانزدهم: اندازه‌گیری سوگیری در رگرسیون
• 17. فصل هفدهم: شناسایی سوگیری در مراحل پیش از پردازش
• 18. فصل هجدهم: شناسایی سوگیری در مراحل آموزش مدل
• 19. فصل نوزدهم: شناسایی سوگیری در مراحل پس از پردازش
• 20. فصل بیستم: روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 21. فصل بیست و یکم: متعادل‌سازی مجموعه داده‌ها
• 22. فصل بیست و دوم: وزن‌دهی به نمونه‌ها
• 23. فصل بیست و سوم: داده‌افزایی هدفمند
• 24. فصل بیست و چهارم: حذف یا تغییر ویژگی‌های مشکل‌ساز
• 25. فصل بیست و پنجم: روش‌های کاهش سوگیری در الگوریتم‌ها
• 26. فصل بیست و ششم: الگوریتم‌های مقاوم در برابر سوگیری
• 27. فصل بیست و هفتم: تنظیم هایپرپارامترها
• 28. فصل بیست و هشتم: تکنیک‌های منظم‌سازی
• 29. فصل بیست و نهم: یادگیری انتقالی و سوگیری
• 30. فصل سیم: آموزش چند وظیفه‌ای و سوگیری
• 31. فصل سی و یکم: روش‌های کاهش سوگیری در مراحل پس از پردازش
• 32. فصل سی و دوم: تعدیل خروجی مدل
• 33. فصل سی و سوم: انتشار محدودیت‌ها
• 34. فصل سی و چهارم: برابری در سطح پیش‌بینی
• 35. فصل سی و پنجم: برابری در سطح نتیجه
• 36. فصل سی و ششم: تکنیک‌های تشخیص متقابل سوگیری
• 37. فصل سی و هفتم: حذف سوگیری با استفاده از مدل‌های کمکی
• 38. فصل سی و هشتم: روش‌های یادگیری با تقابل
• 39. فصل سی و نهم: نقش انسان در کاهش سوگیری
• 40. فصل چهلم: اهمیت تفسیرپذیری مدل
• 41. فصل چهل و یکم: تجزیه و تحلیل موارد حساس
• 42. فصل چهل و دوم: سوگیری در مدل‌های تشخیص پزشکی
• 43. فصل چهل و سوم: سوگیری در مدل‌های استخدام
• 44. فصل چهل و چهارم: سوگیری در مدل‌های اعطای وام
• 45. فصل چهل و پنجم: سوگیری در سیستم‌های قضایی
• 46. فصل چهل و ششم: سوگیری در مدل‌های توصیه
• 47. فصل چهل و هفتم: مسائل اخلاقی در سوگیری
• 48. فصل چهل و هشتم: مسئولیت‌پذیری در مدل‌های سوگیرانه
• 49. فصل چهل و نهم: چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 50. فصل پنجاهم: استانداردسازی در شناسایی سوگیری
• 51. فصل پنجاه و یکم: مطالعات موردی در دنیای واقعی
• 52. فصل پنجاه و دوم: چالش‌های عملی در کاهش سوگیری
• 53. فصل پنجاه و سوم: پیاده‌سازی راهکارها در سازمان‌ها
• 54. فصل پنجاه و چهارم: آموزش تیم‌ها
• 55. فصل پنجاه و پنجم: مدیریت انتظارات ذینفعان
• 56. فصل پنجاه و ششم: بازنگری مداوم در مدل‌ها
• 57. فصل پنجاه و هفتم: اهمیت داده‌های با کیفیت
• 58. فصل پنجاه و هشتم: سوگیری در داده‌های غیرساختاریافته
• 59. فصل پنجاه و نهم: سوگیری در داده‌های زمانی
• 60. فصل شصتم: سوگیری در شبکه‌های اجتماعی
• 61. فصل شصت و یکم: ارزیابی ریسک سوگیری
• 62. فصل شصت و دوم: ایجاد گواهینامه‌های مدل
• 63. فصل شصت و سوم: سوگیری صفر-شات
• 64. فصل شصت و چهارم: سوگیری در مدل‌های تولید متن
• 65. فصل شصت و پنجم: سوگیری در مدل‌های تولید تصویر
• 66. فصل شصت و ششم: سوگیری در مدل‌های تشخیص گفتار
• 67. فصل شصت و هفتم: سوگیری در سیستم‌های رانندگی خودکار
• 68. فصل شصت و هشتم: سوگیری در مدل‌های تشخیص چهره
• 69. فصل شصت و نهم: سوگیری در تشخیص اخبار جعلی
• 70. فصل هفتادم: سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی مالی
• 71. فصل هفتاد و یکم: سوگیری در بازی‌های کامپیوتری
• 72. فصل هفتاد و دوم: سوگیری در بازاریابی دیجیتال
• 73. فصل هفتاد و سوم: سوگیری در آموزش آنلاین
• 74. فصل هفتاد و چهارم: سوگیری در سلامت روان
• 75. فصل هفتاد و پنجم: سوگیری در خدمات دولتی
• 76. فصل هفتاد و ششم: سوگیری در مهاجرت
• 77. فصل هفتاد و هفتم: سوگیری در محیط زیست
• 78. فصل هفتاد و هشتم: سوگیری در انرژی
• 79. فصل هفتاد و نهم: سوگیری در حمل و نقل
• 80. فصل هشتادم: سوگیری در تحقیقات علمی
• 81. فصل هشتاد و یکم: پیشرفت‌های اخیر در کاهش سوگیری
• 82. فصل هشتاد و دوم: ابزارهای نرم‌افزاری برای شناسایی سوگیری
• 83. فصل هشتاد و سوم: کتابخانه‌های متن‌باز برای کاهش سوگیری
• 84. فصل هشتاد و چهارم: جامعه جهانی و سوگیری
• 85. فصل هشتاد و پنجم: نقش فعالان و سازمان‌های غیردولتی
• 86. فصل هشتاد و ششم: چالش‌های نظارتی
• 87. فصل هشتاد و هفتم: آینده سوگیری در هوش مصنوعی
• 88. فصل هشتاد و هشتم: هوش مصنوعی عادلانه
• 89. فصل هشتاد و نهم: اعتماد به هوش مصنوعی
• 90. فصل نودم: همبستگی و علیت در سوگیری
• 91. فصل نود و یکم: سوگیری در داده‌های سری زمانی فشرده
• 92. فصل نود و دوم: تکنیک‌های بایاس در برابر بایاس
• 93. فصل نود و سوم: سنجش عمق سوگیری
• 94. فصل نود و چهارم: انتقال دانش و سوگیری
• 95. فصل نود و پنجم: فراگیری در هوش مصنوعی
• 96. فصل نود و ششم: خودشناسی مدل
• 97. فصل نود و هفتم: پایداری مدل در برابر سوگیری
• 98. فصل نود و هشتم: سوگیری و ریسک‌های امنیتی
• 99. فصل نود و نهم: همکاری بین‌المللی برای کاهش سوگیری
• 100. فصل صدم: ساخت آینده‌ای عادلانه با هوش مصنوعی