, ,

کتاب اشتباهات طراحی‌شده: شکست‌های انگیزشی در یادگیری ماشین و راه‌حل‌های عملی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب اشتباهات طراحی‌شده: شکست‌های انگیزشی در یادگیری ماشین و راه‌حل‌های عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: چالش‌های طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. قدرت و پیچیدگی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 3. چرا یادگیری ماشین همیشه آنطور که انتظار می‌رود کار نمی‌کند؟
  • 4. مفهوم انگیزه در سیستم‌های انسانی و سازمانی
  • 5. تاریخچه مختصر شکست‌های انگیزشی در حوزه‌های دیگر
  • 6. انگیزه‌ها: محرک‌های پنهان پشت تصمیمات
  • 7. نقش انگیزه در طراحی و عملکرد سیستم‌ها
  • 8. معرفی مقاله "Misaligned by Design" و دیدگاه آن
  • 9. اشتباهات طراحی‌شده: مقدمه‌ای بر شکست‌های انگیزشی در ML
  • 10. اهداف دوره: فهم، تشخیص و حل مشکلات انگیزشی در ML
  • 11. شناسایی ذینفعان اصلی در چرخه حیات ML
  • 12. توسعه‌دهندگان مدل: انگیزه‌ها و محدودیت‌ها
  • 13. مدیران محصول: اولویت‌بندی قابلیت‌ها و معیارها
  • 14. صاحبان کسب‌وکار: سودآوری و رشد
  • 15. کاربران نهایی: تجربه کاربری، ارزش و رضایت
  • 16. جامعه و عموم مردم: عدالت، ایمنی و رفاه
  • 17. رگولاتورها و نهادهای نظارتی: قانون‌گذاری و استانداردسازی
  • 18. سرمایه‌گذاران: بازگشت سرمایه و پایداری
  • 19. تیم‌های عملیاتی و مهندسی: پایداری و نگهداری سیستم
  • 20. تضاد منافع ذاتی بین ذینفعان مختلف
  • 21. زمانی که "خوب" برای یکی، "بد" برای دیگری است
  • 22. مطالعه موردی: انگیزه‌های متضاد در پلتفرم‌های اجتماعی
  • 23. اثرات ذینفعان پنهان یا نادیده گرفته شده
  • 24. درک نقشه انگیزشی یک سیستم ML
  • 25. تمرین: ترسیم ذینفعان پروژه ML شما
  • 26. تعریف شکست انگیزشی در زمینه یادگیری ماشین
  • 27. علل ریشه‌ای ناهماهنگی انگیزه‌ها
  • 28. معیارهای جایگزین (Proxy Metrics) و خطرات آن‌ها
  • 29. بهینه‌سازی برای اهداف کوتاه‌مدت در برابر بلندمدت
  • 30. تفاوت بین بهینه‌سازی محلی و بهینه‌سازی جهانی
  • 31. بازی کردن با معیارها (Metric Gaming): مفهوم و نمونه‌ها
  • 32. زمانی که مدل، انگیزه را درک می‌کند و آن را سوءاستفاده می‌کند
  • 33. شکست‌های طراحی: چگونه به سیستم‌های ناکارآمد منجر می‌شوند
  • 34. سوءتفاهم‌های رایج درباره اهداف مدل‌های ML
  • 35. تعارضات اخلاقی ناشی از ناهماهنگی انگیزه‌ها
  • 36. مثال: سیستم‌های توصیه‌گر و بهینه‌سازی تعامل
  • 37. مثال: سیستم‌های رتبه‌بندی و دستکاری امتیازات
  • 38. اثرات آبشاری (Cascade Effects) شکست‌های انگیزشی
  • 39. تشخیص علائم هشداردهنده شکست‌های انگیزشی
  • 40. چارچوبی برای تحلیل شکست‌های انگیزشی
  • 41. سوگیری و تبعیض: محصول جانبی انگیزه‌های گمراه‌کننده
  • 42. عدم توازن داده‌ها و تعصبات پنهان
  • 43. معیار دقت (Accuracy) به عنوان یک انگیزه ناکافی
  • 44. بیش‌برازش (Overfitting) به معیارها به جای هدف واقعی
  • 45. پایداری و مقاومت مدل در برابر حملات متخاصم
  • 46. آسیب‌پذیری‌های امنیتی ناشی از بهینه‌سازی تک‌بعدی
  • 47. رانش مفهوم (Concept Drift) و معیارهای قدیمی
  • 48. مقایسه تفسیرپذیری و عملکرد مدل: یک تعارض انگیزشی
  • 49. انتخاب معماری مدل بر اساس معیارهای سطحی
  • 50. زمانی که مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) به معیارهای غلط می‌پردازد
  • 51. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و مسئله پاداش‌ها
  • 52. طراحی تابع پاداش (Reward Function) در RL: قلب مشکل انگیزشی
  • 53. بهره‌برداری از باگ‌های پاداش (Reward Hacking) در RL
  • 54. مسئله اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration-Exploitation) از دیدگاه انگیزشی
  • 55. مدیریت داده‌ها و جمع‌آوری آن: انگیزه‌های نادرست
  • 56. کیفیت داده‌ها: زمانی که سرعت بر دقت ارجحیت دارد
  • 57. اعتبار و قابلیت اعتماد مدل‌ها در مواجهه با انگیزه‌های متضاد
  • 58. تشخیص ناهنجاری‌ها و انحرافات ناشی از انگیزه‌های معیوب
  • 59. مدل‌های تولیدی (Generative Models) و انتشار محتوای مخرب
  • 60. ارزیابی مدل: فراتر از معیارهای عددی ساده
  • 61. ساختارهای سازمانی و تشویق رقابت ناسالم
  • 62. فشارهای زمان‌بندی و عرضه سریع محصول
  • 63. عدم وجود تیم‌های میان‌رشته‌ای در طراحی ML
  • 64. موانع ارتباطی بین تیم‌های تحقیق، توسعه و محصول
  • 65. فرهنگ سازمانی و تاب‌آوری در برابر شکست
  • 66. "انگیزه برای انجام ندادن": زمانی که تغییر سخت است
  • 67. نقش مدیریت در ایجاد و حفظ فرهنگ مسئولیت‌پذیری
  • 68. بازخورد کاربران و کانال‌های ناکافی آن
  • 69. سوگیری‌های شناختی در تصمیم‌گیری‌های انسانی مرتبط با ML
  • 70. چالش‌های نظارت انسانی بر سیستم‌های پیچیده ML
  • 71. زمانی که انسان‌ها با سیستم‌های هوشمند "هم‌بازی" می‌شوند
  • 72. آموزش و آگاهی‌سازی در مورد ریسک‌های انگیزشی ML
  • 73. اثرات شکست‌های انگیزشی بر اعتماد تیم‌ها
  • 74. ایجاد حامیان اخلاقی (Ethical Champions) در سازمان
  • 75. مسئولیت‌پذیری و پاسخگویی در عصر هوش مصنوعی
  • 76. پیامدهای اقتصادی: ضررهای مالی و ناکارآمدی
  • 77. آسیب به شهرت و برند شرکت
  • 78. پیامدهای اجتماعی: تبعیض و قطبی‌سازی
  • 79. تضعیف اعتماد عمومی به فناوری
  • 80. خطرات امنیتی و حریم خصوصی
  • 81. تأثیر بر سلامت روان و رفاه کاربران
  • 82. افزایش مقررات و محدودیت‌های قانونی
  • 83. بازنگری‌های پرهزینه و تغییرات سیستمی
  • 84. عدم نوآوری و رکود در بلندمدت
  • 85. تبدیل شدن ابزارهای مفید به ابزارهای مخرب
  • 86. طراحی معیارهای جامع و چندوجهی
  • 87. استفاده از بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-Objective Optimization)
  • 88. اندازه‌گیری تأثیرات بلندمدت در کنار کوتاه‌مدت
  • 89. بازطراحی ساختارهای سازمانی برای هماهنگی انگیزه‌ها
  • 90. ایجاد فرهنگ مسئولیت‌پذیری و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 91. استفاده از حسابرسی‌های مستقل و نظارت خارجی
  • 92. شفافیت و قابلیت توضیح (Explainability) در طراحی و عملکرد
  • 93. توسعه چارچوب‌های اخلاقی و کدهای رفتاری
  • 94. نقش قانون‌گذاری و استانداردهای صنعتی
  • 95. آموزش و تربیت متخصصان هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
  • 96. سیستم‌های چندعاملی و طراحی انگیزشی پیچیده
  • 97. هوش مصنوعی مسئول (Responsible AI) به عنوان یک هدف سازمانی
  • 98. تحقیق و توسعه در زمینه تشخیص و پیشگیری از شکست‌های انگیزشی
  • 99. نقش همکاری بین‌المللی در مدیریت چالش‌های انگیزشی ML
  • 100. آینده اشتباهات طراحی‌شده: یادگیری مستمر و انطباق

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب اشتباهات طراحی‌شده: شکست‌های انگیزشی در یادگیری ماشین و راه‌حل‌های عملی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا