کتاب صوتی اصول بنیادین هوش مصنوعی قابل اعتماد: استحکام و عدالت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول بنیادین هوش مصنوعی قابل اعتماد: استحکام و عدالت

موضوع کلی: هوش مصنوعی مسئولانه و اخلاقی

موضوع میانی: مبانی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی قابل اعتماد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: هوش مصنوعی قابل اعتماد در جمهوری اسلامی ایران
• 2. اهمیت اخلاق در هوش مصنوعی
• 3. تعریف استحکام (Robustness) در هوش مصنوعی
• 4. مبانی استحکام: مقاومت در برابر داده‌های نامتعارف
• 5. چالش‌های استحکام در شبکه‌های عصبی
• 6. روش‌های ارزیابی استحکام مدل‌ها
• 7. تاکتیک‌های افزایش استحکام مدل‌ها
• 8. استحکام در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 9. روش‌های شناسایی و دفاع در برابر حملات خصمانه
• 10. استحکام در سیستم‌های یادگیری عمیق
• 11. کاربردهای استحکام در حوزه‌های حساس (پزشکی، مالی)
• 12. مفهوم عدالت (Fairness) در هوش مصنوعی
• 13. ابعاد مختلف عدالت در الگوریتم‌ها
• 14. چالش‌های سنجش عدالت
• 15. معیارهای ریاضیاتی عدالت
• 16. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
• 17. تکنیک‌های اصلاح مدل برای افزایش عدالت
• 18. عدالت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 19. تأثیر عدالت بر تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی
• 20. عدالت و تبعیض در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 21. مطالعات موردی عدالت در هوش مصنوعی
• 22. مبانی قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 23. اهمیت قابلیت توضیح‌پذیری برای اعتماد
• 24. روش‌های کلی توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 25. تکنیک‌های LIME و SHAP
• 26. توضیح‌پذیری مدل‌های جعبه سیاه
• 27. قابلیت توضیح‌پذیری در حوزه‌های کاربردی
• 28. مبانی شفافیت (Transparency) در هوش مصنوعی
• 29. اهمیت شفافیت در تصمیم‌گیری‌های ماشینی
• 30. سطوح مختلف شفافیت
• 31. چالش‌های دستیابی به شفافیت کامل
• 32. شفافیت در فرآیند توسعه هوش مصنوعی
• 33. شفافیت در استفاده از هوش مصنوعی
• 34. مفهوم مسئولیت‌پذیری (Accountability)
• 35. تعریف مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 36. چارچوب‌های مسئولیت‌پذیری
• 37. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان و کاربران
• 38. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای هوش مصنوعی
• 39. مسئولیت‌پذیری در سازمان‌ها
• 40. مبانی حریم خصوصی (Privacy) در هوش مصنوعی
• 41. اهمیت حفاظت از داده‌ها
• 42. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
• 43. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
• 44. رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
• 45. حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
• 46. حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 47. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 48. حریم خصوصی در هوش مصنوعی: رویکرد اسلامی
• 49. مبانی امنیت (Security) در هوش مصنوعی
• 50. اهمیت امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی
• 51. حملات امنیتی به مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. روش‌های تأمین امنیت مدل‌ها
• 53. امنیت در چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی
• 54. امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 55. مبانی قابلیت اطمینان (Reliability)
• 56. تعریف قابلیت اطمینان و ارتباط آن با اعتماد
• 57. سنجش قابلیت اطمینان
• 58. نقش استحکام در قابلیت اطمینان
• 59. نقش عدالت در قابلیت اطمینان
• 60. قابلیت اطمینان در سیستم‌های خودمختار
• 61. اخلاق در جمع‌آوری داده‌ها
• 62. اخلاق در برچسب‌گذاری داده‌ها
• 63. اخلاق در انتخاب الگوریتم‌ها
• 64. اخلاق در استقرار مدل‌ها
• 65. اخلاق در نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 66. قوانین و مقررات هوش مصنوعی در ایران
• 67. رویکرد فقهی به هوش مصنوعی
• 68. هوش مصنوعی و منافع ملی
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد مقاومتی
• 70. هوش مصنوعی و توسعه پایدار
• 71. هوش مصنوعی و پیشرفت علمی
• 72. هوش مصنوعی و سلامت جامعه
• 73. هوش مصنوعی و آموزش
• 74. هوش مصنوعی و مدیریت شهری
• 75. هوش مصنوعی و امنیت سایبری
• 76. هوش مصنوعی و چالش‌های اجتماعی
• 77. هوش مصنوعی و سبک زندگی ایرانی-اسلامی
• 78. آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 79. چشم‌انداز هوش مصنوعی در ایران
• 80. توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 81. توانمندسازی نیروی انسانی
• 82. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
• 83. نقش بخش خصوصی
• 84. نقش نهادهای دولتی
• 85. هوش مصنوعی و همکاری‌های بین‌المللی (با رویکرد بومی)
• 86. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 87. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 88. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 89. نظارت و ارزیابی مداوم
• 90. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی
• 91. تشویق به نوآوری مسئولانه
• 92. نقش هوش مصنوعی در حل مسائل پیچیده
• 93. ملاحظات نهایی برای هوش مصنوعی مسئولانه
• 94. اصول بنیادین هوش مصنوعی قابل اعتماد: جمع‌بندی
• 95. پیشرفت‌های آتی در هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 96. توصیه‌هایی برای آینده پژوهش در هوش مصنوعی
• 97. نقش هوش مصنوعی در تحقق تمدن نوین اسلامی