کتاب TDA عملیاتی: استخراج بینش از داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی با دسترسی محدود
, ,

کتاب TDA عملیاتی: استخراج بینش از داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی با دسترسی محدود

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014455 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 TDA عملیاتی: استخراج بینش از داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی با دسترسی محدود

موضوع کلی: هوش مصنوعی مسئولانه و شفافیت مدل

موضوع میانی: تخصیص تاثیر داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مسئولانه و شفافیت مدل
  • 2. اهمیت تخصیص تاثیر داده‌های آموزشی
  • 3. چالش‌های دسترسی محدود به داده‌های آموزشی
  • 4. مبانی تخصیص تاثیر داده (Data Attribution)
  • 5. مقایسه روش‌های تخصیص تاثیر داده موجود
  • 6. معرفی مقاله "Exploring Training Data Attribution under Limited Access Constraints"
  • 7. مفهوم تخصیص تاثیر در یادگیری ماشین
  • 8. نیاز به تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های آموزشی
  • 10. حریم خصوصی و امنیت داده در تخصیص تاثیر
  • 11. معرفی مفاهیم کلیدی: نمونه‌های نفوذگذار (Influential Instances)
  • 12. تعریف تابع نفوذ (Influence Function)
  • 13. محاسبه تقریب تابع نفوذ
  • 14. استفاده از توابع نفوذ برای تشخیص داده‌های مشکل‌ساز
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری داده
  • 16. روش‌های نمونه‌برداری تصادفی ساده
  • 17. نمونه‌برداری طبقه‌ای (Stratified Sampling)
  • 18. نمونه‌برداری سیستماتیک (Systematic Sampling)
  • 19. نمونه‌برداری خوشه‌ای (Cluster Sampling)
  • 20. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت (Importance Sampling)
  • 21. روش‌های کاهش ابعاد داده
  • 22. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 23. تحلیل تفکیک خطی (LDA)
  • 24. Autoencoders و کاهش ابعاد غیرخطی
  • 25. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 26. ارزیابی کیفیت نمونه‌برداری و کاهش ابعاد
  • 27. مقدمه‌ای بر روش‌های Perturbation
  • 28. Perturbation مبتنی بر داده (Data Perturbation)
  • 29. Perturbation مبتنی بر مدل (Model Perturbation)
  • 30. Perturbation مبتنی بر وزن (Weight Perturbation)
  • 31. تکنیک‌های Adversarial Perturbation
  • 32. استفاده از Perturbation برای تخمین نفوذ
  • 33. تاثیر Perturbation بر عملکرد مدل
  • 34. اندازه‌گیری نفوذ با استفاده از حذف (Deletion)
  • 35. اندازه‌گیری نفوذ با استفاده از اضافه کردن (Addition)
  • 36. ترکیب حذف و اضافه کردن برای تخصیص تاثیر
  • 37. ارزیابی روش‌های حذف و اضافه کردن
  • 38. چالش‌های محاسباتی در روش‌های مبتنی بر حذف و اضافه کردن
  • 39. مقدمه‌ای بر Shapley Values
  • 40. محاسبه Shapley Values برای داده‌های آموزشی
  • 41. تقریب Shapley Values با استفاده از Monte Carlo
  • 42. Shapley Values و تفسیرپذیری مدل
  • 43. Shapley Values در تخصیص تاثیر داده
  • 44. مقایسه Shapley Values با دیگر روش‌های تخصیص تاثیر
  • 45. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات برای Shapley Values
  • 46. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات تخصیص تاثیر
  • 47. محاسبات توزیع شده برای تخصیص تاثیر در مقیاس بزرگ
  • 48. بهینه‌سازی حافظه در محاسبات تخصیص تاثیر
  • 49. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای تخصیص تاثیر داده
  • 50. معرفی کتابخانه‌های تخصیص تاثیر (مانند Shap، LIME)
  • 51. پیاده‌سازی روش‌های تخصیص تاثیر با استفاده از Python
  • 52. استفاده از TensorFlow/PyTorch برای تخصیص تاثیر
  • 53. ارزیابی روش‌های تخصیص تاثیر
  • 54. معیارهای ارزیابی تخصیص تاثیر (مانند faithfulness، completeness)
  • 55. مقایسه تجربی روش‌های تخصیص تاثیر
  • 56. مطالعات موردی: تخصیص تاثیر در کاربردهای مختلف
  • 57. تخصیص تاثیر در طبقه‌بندی تصویر
  • 58. تخصیص تاثیر در پردازش زبان طبیعی
  • 59. تخصیص تاثیر در تشخیص تقلب
  • 60. تخصیص تاثیر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. تخصیص تاثیر در داده‌های جدولی
  • 62. تشخیص داده‌های مسموم (Poisoning Attacks)
  • 63. تخصیص تاثیر برای کشف حملات Adversarial
  • 64. استفاده از تخصیص تاثیر برای افزایش Robustness مدل
  • 65. بهبود کیفیت داده با استفاده از تخصیص تاثیر
  • 66. شناسایی داده‌های نویزی و دورافتاده
  • 67. استفاده از تخصیص تاثیر برای انتخاب داده‌های آموزشی بهینه
  • 68. تاثیر داده‌های آموزشی بر Bias مدل
  • 69. تخصیص تاثیر و کاهش Bias در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 70. حساسیت مدل به تغییرات در داده‌های آموزشی
  • 71. تخصیص تاثیر و اندازه‌گیری حساسیت مدل
  • 72. تخمین نفوذ داده با استفاده از اطلاعات گرادیان
  • 73. تخمین نفوذ با استفاده از نقاط بحرانی
  • 74. مقایسه روش‌های تخمین نفوذ مبتنی بر گرادیان و نقاط بحرانی
  • 75. تخصیص تاثیر در یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 76. تخصیص تاثیر در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 77. تخصیص تاثیر در یادگیری فعال (Active Learning)
  • 78. تخصیص تاثیر در یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 79. تخصیص تاثیر در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 80. محدودیت‌های روش‌های تخصیص تاثیر موجود
  • 81. چالش‌های تخصیص تاثیر در داده‌های پیچیده
  • 82. راهکارهای مقابله با دسترسی محدود به داده‌های آموزشی
  • 83. توسعه روش‌های تخصیص تاثیر مقاوم در برابر حملات
  • 84. تخصیص تاثیر و انطباق با GDPR و دیگر قوانین حریم خصوصی
  • 85. حفاظت از حریم خصوصی دیفرانسیلی (Differential Privacy)
  • 86. تخصیص تاثیر خصوصی (Private Data Attribution)
  • 87. تکنیک‌های گمنام‌سازی داده (Data Anonymization)
  • 88. آینده تخصیص تاثیر داده در هوش مصنوعی
  • 89. تحقیقات جاری و روندهای جدید در تخصیص تاثیر
  • 90. توسعه ابزارهای تخصیص تاثیر کاربرپسند
  • 91. ادغام تخصیص تاثیر در فرآیندهای توسعه مدل
  • 92. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث دوره
  • 93. مطالعه موردی پیشرفته: تخصیص تاثیر در یک مدل بزرگ زبانی
  • 94. کار عملی: پیاده‌سازی یک روش تخصیص تاثیر از ابتدا
  • 95. کار عملی: استفاده از یک کتابخانه تخصیص تاثیر بر روی یک مجموعه داده واقعی
  • 96. پروژه نهایی: تخصیص تاثیر داده در یک مسئله کاربردی دلخواه
  • 97. ارائه پروژه‌های نهایی و بحث و بررسی
  • 98. بررسی نتایج و تحلیل نقاط قوت و ضعف
  • 99. بازخورد و پیشنهادات برای بهبود دوره
  • 100. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر

📚 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 TDA عملیاتی: استخراج بینش از داده‌های آموزشی در مدل‌های هوش مصنوعی با دسترسی محدود”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا