دوره تست و اعتبارسنجی سیستم‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست و اعتبارسنجی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تست نرم‌افزار و سیستم‌های هوش مصنوعی
• 2. چرایی اهمیت اعتبارسنجی در هوش مصنوعی
• 3. مروری بر روش‌های تست سنتی در مقابل تست هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم کلیدی در تست مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. انواع تست در چرخه حیات توسعه هوش مصنوعی
• 6. تست واحد برای کامپوننت‌های هوش مصنوعی
• 7. تست یکپارچه‌سازی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 8. تست پذیرش کاربردی برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی
• 9. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین: معیارهای اساسی
• 10. دقت (Accuracy) و کاربرد آن در طبقه‌بندی
• 11. صحت (Precision) و بازیابی (Recall) در مدل‌های پیش‌بینی
• 12. امتیاز F1 و اهمیت آن در ارزیابی مدل
• 13. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و تحلیل آن
• 14. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
• 15. اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون: خطای میانگین مربعات (MSE)
• 16. خطای مطلق میانگین (MAE) و کاربرد آن
• 17. ضریب تعیین (R-squared) در مدل‌های رگرسیون
• 18. اعتبارسنجی مدل‌های خوشه‌بندی: شاخص سیلوئت (Silhouette Score)
• 19. شاخص دیویس-بولدین (Davies-Bouldin Index)
• 20. تست داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
• 21. اعتبارسنجی K-Fold
• 22. اعتبارسنجی Leave-One-Out
• 23. تست مدل در مقابل داده‌های تست جداگانه
• 24. اهمیت عدم وجود نشت داده (Data Leakage)
• 25. تست بایاس مدل (Model Bias) و روش‌های شناسایی آن
• 26. تست واریانس مدل (Model Variance) و بیش‌برازش (Overfitting)
• 27. روش‌های کاهش بیش‌برازش: تنظیم‌گری (Regularization)
• 28. تنظیم‌گری L1 و L2
• 29. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
• 30. تست شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 31. تست شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 32. تست مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 33. تست مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 34. تست مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 35. تست مدل‌های تولید محتوا (Generative Models)
• 36. اعتبارسنجی مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 37. تست مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 38. تست مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 39. تست مدل‌های هوش مصنوعی در کاربردهای صنعتی
• 40. تست مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 41. تست مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی (مطابق با مقررات)
• 42. تست مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
• 43. تست مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه خدمات مشتریان
• 44. تست مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه آموزش
• 45. اعتبارسنجی انصاف (Fairness) در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 46. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جنسیتی و نژادی در مدل‌ها
• 47. تست و اعتبارسنجی قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) مدل‌ها
• 48. روش‌های LIME و SHAP
• 49. تست و اعتبارسنجی استحکام (Robustness) مدل‌ها در برابر حملات
• 50. حملات اِدوِرسِریال (Adversarial Attacks) و روش‌های دفاع
• 51. تست و اعتبارسنجی امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی
• 52. امنیت داده‌ها در زمان آموزش و استنتاج
• 53. حفاظت از مدل‌ها در برابر سرقت و دستکاری
• 54. تست و اعتبارسنجی عملکرد (Performance) سیستم‌های هوش مصنوعی
• 55. زمان پاسخ‌دهی و توان عملیاتی (Throughput)
• 56. مصرف منابع (CPU, GPU, Memory)
• 57. تست و اعتبارسنجی مقیاس‌پذیری (Scalability) سیستم‌ها
• 58. تست استرس (Stress Testing) سیستم‌های هوش مصنوعی
• 59. تست بار (Load Testing) سیستم‌های هوش مصنوعی
• 60. تست پایداری (Stability Testing) سیستم‌ها
• 61. تست قابلیت اطمینان (Reliability Testing) مدل‌ها
• 62. تست قابلیت دسترس‌پذیری (Availability Testing) سیستم‌ها
• 63. مدیریت و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 64. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 65. تست رگرسیون (Regression Testing) پس از به‌روزرسانی مدل
• 66. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 67. مستندسازی فرآیند تست و اعتبارسنجی
• 68. استانداردهای تست و اعتبارسنجی در صنعت هوش مصنوعی
• 69. چارچوب‌های تست و ابزارهای مرتبط
• 70. تست اکتشافی (Exploratory Testing) در هوش مصنوعی
• 71. تست مبتنی بر سناریو (Scenario-Based Testing)
• 72. تست مبتنی بر قوانین (Rule-Based Testing)
• 73. تست مبتنی بر مدل (Model-Based Testing)
• 74. تست اتوماسیون در اعتبارسنجی هوش مصنوعی
• 75. تست A/B برای مقایسه مدل‌ها
• 76. تست canary برای استقرار تدریجی
• 77. تست A/B/n برای مقایسه چندین مدل
• 78. تست کیفیت داده‌ها برای ورودی مدل‌های هوش مصنوعی
• 79. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای تست
• 80. اعتبارسنجی داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 81. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در شرایط واقعی (Production)
• 82. برنامه‌ریزی استراتژی تست و اعتبارسنجی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 83. مدیریت ریسک در تست سیستم‌های هوش مصنوعی
• 84. نقش تیم‌های QA در اعتبارسنجی هوش مصنوعی
• 85. آموزش و توسعه مهارت‌های تست هوش مصنوعی
• 86. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی با تأکید بر اخلاق حرفه‌ای
• 87. تست انطباق با قوانین و مقررات (مطابق با الزامات)
• 88. کاربرد تست و اعتبارسنجی در تضمین کیفیت نهایی سیستم‌های هوش مصنوعی