فلش‌کارت‌های آموزشی تشریح قابلیت توضیح‌پذیری در هوش مصنوعی با رویکرد داده‌محور در سناریوهای سلامت (مطابق با قوانین و مقررات)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشریح قابلیت توضیح‌پذیری در هوش مصنوعی با رویکرد داده‌محور در سناریوهای سلامت (مطابق با قوانین و مقررات)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و حاکمیت داده

موضوع میانی: شفافیت و پاسخگویی در هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: هوش مصنوعی و حاکمیت داده در ایران
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 3. اصول حاکمیت داده
• 4. اهمیت شفافیت در هوش مصنوعی
• 5. پاسخگویی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 6. چارچوب قانونی حاکمیت داده در ایران
• 7. قانون تجارت الکترونیک و داده‌ها
• 8. قانون حمایت از حقوق مصرف‌کنندگان
• 9. مقررات مربوط به حفاظت از داده‌ها
• 10. استانداردهای داده در بخش سلامت
• 11. مدیریت داده‌های سلامت
• 12. امنیت داده در هوش مصنوعی
• 13. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 14. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 15. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 16. قابلیت توضیح‌پذیری (XAI) چیست؟
• 17. انواع مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. مدل‌های جعبه سیاه در هوش مصنوعی
• 19. چالش‌های توضیح‌پذیری مدل‌های پیچیده
• 20. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 21. یادگیری نظارت شده
• 22. یادگیری نظارت نشده
• 23. یادگیری تقویتی
• 24. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 25. شبکه‌های عصبی عمیق
• 26. مدل‌های ترنسفورمر
• 27. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 28. کاربرد NLP در تحلیل داده‌ها
• 29. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 30. کاربرد بینایی ماشین در سلامت
• 31. مدل‌های تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی
• 32. درختان تصمیم
• 33. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 34. کلاسترینگ
• 35. تحلیل عاملی
• 36. تحلیل رگرسیون
• 37. شبکه‌های بیزی
• 38. مدل‌های احتمالی
• 39. کاربرد مدل‌های احتمالی در سلامت
• 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 42. دقت (Accuracy)
• 43. صحت (Precision)
• 44. بازیابی (Recall)
• 45. امتیاز F1
• 46. منحنی ROC و AUC
• 47. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 48. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها
• 49. هوش مصنوعی تفسیری (Interpretable AI)
• 50. تکنیک‌های XAI برای مدل‌های جعبه سیاه
• 51. LIME
• 52. SHAP
• 53. نقشه‌برداری اهمیت ویژگی (Feature Importance Mapping)
• 54. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 55. تجزیه و تحلیل علت و معلولی
• 56. توضیح‌پذیری در سطح مدل
• 57. توضیح‌پذیری در سطح پیش‌بینی
• 58. تکنیک‌های XAI برای شبکه‌های عصبی
• 59. لایه کانولوشن
• 60. لایه ادغام
• 61. لایه متراکم
• 62. روش‌های بصری‌سازی در XAI
• 63. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
• 64. نمودارهای وابستگی جزئی (Partial Dependence Plots)
• 65. تکنیک‌های XAI برای پردازش زبان طبیعی
• 66. توضیح تصمیمات NLP
• 67. تفسیر نتایج مدل‌های زبانی
• 68. تکنیک‌های XAI برای بینایی ماشین
• 69. توضیح تشخیص تصاویر
• 70. تحلیل مناطق مهم در تصاویر
• 71. هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
• 72. امنیت و استحکام (Robustness)
• 73. انصاف (Fairness)
• 74. شفافیت (Transparency)
• 75. حریم خصوصی (Privacy)
• 76. قابلیت پاسخگویی (Accountability)
• 77. ملاحظات اخلاقی در XAI
• 78. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 79. شناسایی و کاهش سوگیری
• 80. تضمین انصاف در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 81. حفاظت از حریم خصوصی در XAI
• 82. روش‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Techniques)
• 83. حسابداری تفاضلی (Differential Privacy)
• 84. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 85. حاکمیت داده و XAI
• 86. نقش سازمان‌های نظارتی
• 87. تدوین مقررات برای XAI
• 88. استانداردهای صنعتی برای XAI
• 89. پیاده‌سازی XAI در سناریوهای سلامت
• 90. مطالعه موردی: بیماری‌های واگیردار
• 91. تحلیل داده‌های سلامت در دوران همه‌گیری
• 92. کاربرد XAI در تشخیص بیماری
• 93. کاربرد XAI در پیش‌بینی شیوع بیماری
• 94. کاربرد XAI در شخصی‌سازی درمان
• 95. چالش‌های پیاده‌سازی XAI در سلامت
• 96. مسائل مربوط به داده‌های حساس
• 97. ملاحظات قانونی و نظارتی
• 98. توسعه ابزارها و پلتفرم‌های XAI
• 99. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 100. آینده XAI در هوش مصنوعی و حاکمیت داده