دوره شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های پیچیده
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی
• 6. مروری بر معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
• 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 8. کاربرد CNN در بینایی ماشین
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 12. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 13. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 14. مبانی GAN و اجزای آن
• 15. کاربردهای GAN در تولید داده
• 16. شبکه‌های ترنسفورمر
• 17. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 18. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 19. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 20. پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. مفهوم شفافیت در هوش مصنوعی
• 22. اهمیت توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده
• 23. چالش‌های شفافیت در مدل‌های عمیق
• 24. مفاهیم اساسی توضیح‌پذیری (XAI)
• 25. روش‌های کلی توضیح‌پذیری
• 26. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Specific)
• 27. روش‌های مستقل از مدل (Model-Agnostic)
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های خطی
• 29. تفسیرپذیری درخت‌های تصمیم
• 30. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
• 31. روش‌های LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
• 32. روش‌های SHAP (SHapley Additive exPlanations)
• 33. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 34. نقشه‌برداری فعال‌سازی (Activation Mapping)
• 35. روش‌های Saliency Maps
• 36. روش‌های Grad-CAM
• 37. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 38. تحلیل حالت‌های پنهان (Hidden States)
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های ترنسفورمر
• 40. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) به عنوان ابزار تفسیر
• 41. تحلیل تأثیر کلمات در مدل‌های زبانی
• 42. تکنیک‌های بصری‌سازی برای توضیح‌پذیری
• 43. نمودارهای وابستگی ویژگی (Feature Dependency Plots)
• 44. نمودارهای تأثیر متقابل ویژگی (Feature Interaction Plots)
• 45. ارزیابی کیفیت توضیح‌پذیری
• 46. معیارهای کمی برای ارزیابی توضیح‌پذیری
• 47. ارزیابی کیفی توضیح‌پذیری
• 48. کاربردهای عملی شفافیت و توضیح‌پذیری
• 49. شفافیت در تصمیم‌گیری‌های خودکار
• 50. توضیح‌پذیری در سیستم‌های پزشکی
• 51. شفافیت در سیستم‌های مالی و بانکی
• 52. توضیح‌پذیری در سیستم‌های قضایی
• 53. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
• 54. سوگیری (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 55. شناسایی و کاهش سوگیری
• 56. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
• 58. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 59. قانون‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی در ایران
• 60. مسئولیت‌پذیری در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 61. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
• 62. استانداردهای جهانی شفافیت و توضیح‌پذیری
• 63. اهمیت آموزش و آگاهی‌بخشی
• 64. آموزش مهندسان و توسعه‌دهندگان
• 65. آگاهی‌بخشی به کاربران و ذینفعان
• 66. مسیر آینده شفافیت و توضیح‌پذیری
• 67. چالش‌های تحقیقاتی پیش رو
• 68. پیشرفت‌های آتی در XAI
• 69. نقش شفافیت و توضیح‌پذیری در اعتماد به هوش مصنوعی
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقای نظام بانکی بدون ربا
• 71. شفافیت در الگوریتم‌های اعتبارسنجی بانکی
• 72. توضیح‌پذیری در سیستم‌های کشف تقلب مالی
• 73. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقای نظام سلامت
• 74. شفافیت در تشخیص بیماری‌ها با هوش مصنوعی
• 75. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر درمانی
• 76. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و پرورش
• 77. شفافیت در سیستم‌های ارزیابی دانش‌آموزان
• 78. توضیح‌پذیری در سیستم‌های یادگیری شخصی‌سازی شده
• 79. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
• 80. شفافیت در پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
• 81. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر مدیریت مزرعه
• 82. شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی
• 83. مبانی ریاضی و آماری مدل‌های پیچیده
• 84. روش‌های مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیچیده
• 85. روش‌های پیش‌پردازش داده برای مدل‌های پیچیده
• 86. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیچیده
• 87. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 88. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 89. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 90. روش‌های مقابله با کم‌برازش (Underfitting)
• 91. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی
• 92. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 93. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 94. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال با هوش مصنوعی
• 95. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر با هوش مصنوعی