دوره مدیریت سوگیری در اجرای Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت سوگیری در اجرای Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر سوگیری در مدل های یادگیری ماشین
• 2. شناخت انواع سوگیری در داده ها
• 3. سوگیری ناشی از نمونه گیری و عدم تعادل داده
• 4. سوگیری ناشی از ویژگی ها و انتخاب آنها
• 5. سوگیری در الگوریتم های یادگیری ماشین
• 6. سوگیری در مدل های رگرسیون
• 7. سوگیری در مدل های طبقه بندی
• 8. ارزیابی و سنجش سوگیری در مدل ها
• 9. شاخص های ارزیابی سوگیری: دقت، صحت، بازیابی
• 10. شاخص های ارزیابی سوگیری: F1-score و AUC
• 11. روش های شناسایی سوگیری در داده های آموزشی
• 12. تکنیک های پیش پردازش داده برای کاهش سوگیری
• 13. نمونه برداری مجدد داده ها: Oversampling و Undersampling
• 14. تولید داده مصنوعی برای متعادل سازی
• 15. تکنیک های تنظیم وزن نمونه ها
• 16. روش های اصلاح سوگیری در الگوریتم ها
• 17. یادگیری انتقالی و کاهش سوگیری
• 18. یادگیری چند وظیفه ای و توزیع عادلانه
• 19. روش های پس پردازش برای کاهش سوگیری
• 20. تنظیم خروجی مدل ها برای عدالت
• 21. ارزیابی مدل ها بر اساس معیارهای عدالت
• 22. معیارهای عدالت: برابری فرصت ها
• 23. معیارهای عدالت: برابری پیش بینی
• 24. معیارهای عدالت: برابری آماری
• 25. معیارهای عدالت: برابری پیامدها
• 26. سوگیری در مدل های تشخیص چهره
• 27. سوگیری در مدل های پردازش زبان طبیعی
• 28. سوگیری در مدل های توصیه گر
• 29. سوگیری در مدل های سیستم های قضایی
• 30. سوگیری در مدل های استخدام و منابع انسانی
• 31. سوگیری در مدل های اعتبارسنجی
• 32. سوگیری در مدل های تشخیص پزشکی
• 33. سوگیری در مدل های بازاریابی
• 34. سوگیری در مدل های رسانه های اجتماعی
• 35. سوگیری در مدل های تشخیص گفتار
• 36. سوگیری در مدل های ترجمه ماشینی
• 37. سوگیری در مدل های تولید متن
• 38. سوگیری در مدل های تحلیل احساسات
• 39. سوگیری در مدل های تشخیص تصویر
• 40. سوگیری در مدل های واقعیت افزوده
• 41. سوگیری در مدل های بازی های کامپیوتری
• 42. سوگیری در مدل های رباتیک
• 43. سوگیری در مدل های سیستم های حمل و نقل هوشمند
• 44. سوگیری در مدل های انرژی و شبکه های هوشمند
• 45. سوگیری در مدل های مالیه اسلامی
• 46. سوگیری در مدل های اقتصاد مقاومتی
• 47. سوگیری در مدل های مدیریت پروژه
• 48. سوگیری در مدل های برنامه ریزی شهری
• 49. سوگیری در مدل های آموزش مجازی
• 50. سوگیری در مدل های پایش سلامت
• 51. سوگیری در مدل های مدیریت بحران
• 52. سوگیری در مدل های بهینه سازی منابع
• 53. سوگیری در مدل های پیش بینی تقاضا
• 54. سوگیری در مدل های مدیریت زنجیره تامین
• 55. سوگیری در مدل های ارزیابی عملکرد
• 56. سوگیری در مدل های هوش مصنوعی مولد
• 57. سوگیری در مدل های گراف دانش
• 58. سوگیری در مدل های استدلال خودکار
• 59. سوگیری در مدل های یادگیری تقویتی
• 60. سوگیری در مدل های یادگیری عمیق
• 61. سوگیری در مدل های شبکه های عصبی کانولوشنی
• 62. سوگیری در مدل های شبکه های عصبی بازگشتی
• 63. سوگیری در مدل های ترنسفورمر
• 64. سوگیری در مدل های مدل های زبانی بزرگ
• 65. سوگیری در مدل های یادگیری فدرال
• 66. سوگیری در مدل های یادگیری ترکیبی
• 67. سوگیری در مدل های تفسیرپذیری مدل ها (XAI)
• 68. روش های افزایش تفسیرپذیری مدل ها
• 69. شناسایی دلایل سوگیری با استفاده از XAI
• 70. اصلاح سوگیری با رویکردهای تفسیری
• 71. اهمیت اخلاق در توسعه هوش مصنوعی
• 72. مسئولیت پذیری در برابر سوگیری های ماشینی
• 73. نقش نهادهای نظارتی در کاهش سوگیری
• 74. استانداردهای جهانی برای هوش مصنوعی عادلانه
• 75. قوانین و مقررات مربوط به سوگیری در ایران
• 76. چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی عادلانه
• 77. مطالعات موردی موفق در کاهش سوگیری
• 78. مطالعات موردی ناموفق و درس آموخته ها
• 79. آینده پژوهی در زمینه کاهش سوگیری
• 80. تکنیک های پیشرفته کاهش سوگیری
• 81. یادگیری فعال برای مقابله با سوگیری
• 82. یادگیری ضد سوگیری
• 83. یادگیری با مقیدیت های عادلانه
• 84. یادگیری از طریق فیلترینگ
• 85. یادگیری با تفاوت های قیمتی
• 86. یادگیری با انگیزه های عادلانه
• 87. یادگیری با پاداش های عادلانه
• 88. یادگیری با جریمه های عادلانه
• 89. یادگیری با جریمه های عدم تبعیض
• 90. یادگیری با جریمه های عدم تعادل
• 91. یادگیری با جریمه های عدم همگنی
• 92. یادگیری با جریمه های عدم تطابق
• 93. یادگیری با جریمه های عدم صحت
• 94. یادگیری با جریمه های عدم دقت
• 95. یادگیری با جریمه های عدم بازیابی
• 96. یادگیری با جریمه های عدم قطعیت
• 97. یادگیری با جریمه های عدم اطمینان
• 98. یادگیری با جریمه های عدم تمایز
• 99. یادگیری با جریمه های عدم توازن
• 100. یادگیری با جریمه های عدم تشابه