دوره مدیریت تهدیدات ناشی از داده‌های مغرضانه (Biased Data) در LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت تهدیدات ناشی از داده‌های مغرضانه (Biased Data) در LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های مغرضانه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. شناسایی انواع سوگیری در داده‌های آموزشی
• 3. ریشه‌های تاریخی و اجتماعی سوگیری در داده‌ها
• 4. تأثیر سوگیری بر خروجی مدل‌های زبانی
• 5. بررسی نمونه‌های عملی از سوگیری در LLMs
• 6. مفهوم عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
• 7. اصول اخلاقی در طراحی و توسعه LLMs
• 8. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 9. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال و LLMs
• 10. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی و کاربرد LLMs
• 11. حدود شرعی در پردازش و تولید محتوا با LLMs
• 12. تأثیر سوگیری نژادی و قومی بر LLMs
• 13. سوگیری جنسیتی و پیامدهای آن در LLMs
• 14. سوگیری مذهبی و تعارض با مبانی دین اسلام
• 15. سوگیری سیاسی و براندازی نظام
• 16. سوگیری اقتصادی و پولشویی
• 17. سوگیری فرهنگی و ترویج الگوهای غربی
• 18. سوگیری سنی و تبعیض علیه گروه‌های سنی
• 19. سوگیری جغرافیایی و تبعیض منطقه‌ای
• 20. سوگیری طبقاتی و نابرابری اجتماعی
• 21. سوگیری مربوط به افراد دارای معلولیت
• 22. سوگیری مربوط به گرایشات جنسی (ممنوع)
• 23. سوگیری مربوط به پوشش و حجاب (ممنوع)
• 24. سوگیری مربوط به ترویج فرقه‌های انحرافی (ممنوع)
• 25. سوگیری مربوط به مواد مخدر و مشروبات الکلی (ممنوع)
• 26. سوگیری مربوط به روابط خارج از چارچوب شرع (ممنوع)
• 27. سوگیری مربوط به توهین به مقدسات (ممنوع)
• 28. سوگیری مربوط به خشونت و ساخت سلاح (ممنوع)
• 29. سوگیری مربوط به هک و جرایم سایبری (ممنوع)
• 30. سوگیری مربوط به خودکشی و خودآزاری (ممنوع)
• 31. سوگیری مربوط به طب جایگزین خطرناک (ممنوع)
• 32. روش‌های کشف و اندازه‌گیری سوگیری در داده‌ها
• 33. معیارهای کمی برای سنجش سوگیری
• 34. ابزارهای نرم‌افزاری برای شناسایی سوگیری
• 35. تحلیل کیفی سوگیری در داده‌های متنی
• 36. روش‌های پاکسازی داده‌ها از سوگیری
• 37. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای کاهش سوگیری
• 38. استفاده از داده‌های متعادل و متنوع
• 39. بازنمایی صحیح گروه‌های مختلف در داده‌ها
• 40. تنظیم مجدد وزن داده‌ها برای کاهش سوگیری
• 41. روش‌های بازنمایی کاهش‌یافته (Representation Learning)
• 42. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با داده‌های پاک
• 43. یادگیری فعال (Active Learning) برای جمع‌آوری داده‌های مفید
• 44. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با پاداش‌های عادلانه
• 45. معماری‌های نوین LLMs برای کاهش سوگیری
• 46. استفاده از مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) عادلانه
• 47. طراحی توابع هزینه (Loss Functions) حساس به سوگیری
• 48. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها بر روی داده‌های پاک
• 49. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی برای متعادل‌سازی
• 50. ارزیابی مدل‌های LLMs از منظر سوگیری
• 51. سنجه‌های ارزیابی چندبعدی سوگیری
• 52. آزمون‌های استاندارد برای سنجش سوگیری
• 53. طراحی سناریوهای ارزیابی خاص
• 54. تفسیرپذیری (Interpretability) و شفافیت در LLMs
• 55. شناسایی عوامل مؤثر بر خروجی سوگیرانه
• 56. تکنیک‌های توضیح‌دهنده (Explainable AI) برای LLMs
• 57. نمایش بصری سوگیری در خروجی مدل
• 58. مستندسازی فرآیند شناسایی و کاهش سوگیری
• 59. مدیریت ریسک‌های ناشی از سوگیری در LLMs
• 60. تدوین راهبردهای پیشگیرانه
• 61. ایجاد چارچوب‌های نظارتی داخلی
• 62. آموزش و توانمندسازی تیم‌های توسعه
• 63. برنامه‌های ممیزی منظم سوگیری
• 64. استفاده از LLMs در حوزه‌های حساس (با احتیاط)
• 65. کاربرد LLMs در علوم پزشکی و سلامت (مطابق پروتکل وزارت بهداشت)
• 66. کاربرد LLMs در حوزه اقتصاد و بانکداری بدون ربا
• 67. کاربرد LLMs در حوزه آموزش و پژوهش
• 68. کاربرد LLMs در حوزه فرهنگ و هنر (مطابق مجوزهای رسمی)
• 69. کاربرد LLMs در حوزه روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 70. کاربرد LLMs در حوزه حقوق و قضایی
• 71. کاربرد LLMs در حوزه مدیریت و برنامه‌ریزی شهری
• 72. کاربرد LLMs در حوزه دفاع و امنیت ملی
• 73. کاربرد LLMs در حوزه انرژی و محیط زیست
• 74. کاربرد LLMs در حوزه کشاورزی و دامپروری
• 75. کاربرد LLMs در حوزه گردشگری و میراث فرهنگی
• 76. کاربرد LLMs در حوزه خدمات عمومی و دولتی
• 77. کاربرد LLMs در حوزه ارتباطات و رسانه
• 78. کاربرد LLMs در حوزه صنعت و تولید
• 79. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های LLMs
• 80. نقش توسعه‌دهندگان، کاربران و ناظران
• 81. تعیین حدود مسئولیت حقوقی و اخلاقی
• 82. مدیریت شکایات و بازخوردها
• 83. توسعه LLMs اخلاق‌مدار و مسئولیت‌پذیر
• 84. آینده پژوهی در حوزه LLMs و سوگیری
• 85. روندهای نوظهور در کاهش سوگیری
• 86. چالش‌های پیش روی توسعه LLMs عادلانه
• 87. نقش همکاری‌های بین‌المللی (با رعایت چارچوب ملی)
• 88. پیشنهاداتی برای بهبود مقررات و استانداردها
• 89. نقش نهادهای نظارتی در ایران
• 90. آموزش مستمر در زمینه LLMs و سوگیری
• 91. ایجاد مرکز ملی ارزیابی و پایش LLMs
• 92. توسعه مدل‌های زبانی بومی و عاری از سوگیری
• 93. فرهنگ‌سازی برای استفاده مسئولانه از LLMs
• 94. راهنمای عملی برای شناسایی و رفع سوگیری
• 95. خاتمه و جمع‌بندی مباحث