سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب "کجا درس بخوانم؟" شناسایی سوگیری‌های LLMها در توصیه‌های تحصیلی و دانشگاهی

کتاب "کجا درس بخوانم؟" شناسایی سوگیری‌های LLMها در توصیه‌های تحصیلی و دانشگاهی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 "کجا درس بخوانم؟" شناسایی سوگیری‌های LLMها در توصیه‌های تحصیلی و دانشگاهی

موضوع کلی: سوگیری و انصاف در هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی و مدیریت سوگیری در مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 3. معماری‌های LLM: ترنسفورمرها و فراتر از آن
  • 4. مفهوم سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 5. انواع سوگیری: تاریخی، نمونه‌گیری، اندازه‌گیری
  • 6. منابع سوگیری در داده‌های آموزشی LLMها
  • 7. سوگیری در پیش پردازش داده‌ها
  • 8. تاثیر انتخاب واژگان و توکنایزرها بر سوگیری
  • 9. سوگیری در embeddingهای کلمه
  • 10. معرفی مقاله "کجا درس بخوانم؟"
  • 11. خلاصه و بررسی اهداف مقاله
  • 12. روش‌شناسی پژوهش در مقاله "کجا درس بخوانم؟"
  • 13. داده‌های مورد استفاده در مقاله و بررسی سوگیری‌های احتمالی
  • 14. معیارهای ارزیابی سوگیری در LLMها
  • 15. دقت (Accuracy) و ارتباط (Relevance) در توصیه‌های تحصیلی
  • 16. انصاف (Fairness) و برابری (Equity) در توصیه‌های تحصیلی
  • 17. تعاریف مختلف انصاف: برابری فرصت، برابری نتایج
  • 18. معرفی معیارهای انصاف: Statistical Parity, Equal Opportunity
  • 19. معیارهای انصاف: Predictive Parity, Demographic Parity
  • 20. معیارهای انصاف: Equalized Odds, Calibration
  • 21. کاربرد معیارهای انصاف در زمینه توصیه‌های تحصیلی
  • 22. مروری بر مطالعات مرتبط با سوگیری در توصیه‌های تحصیلی
  • 23. سوگیری جنسیتی در LLMها: شناسایی و ارزیابی
  • 24. سوگیری نژادی در LLMها: شناسایی و ارزیابی
  • 25. سوگیری اجتماعی-اقتصادی در LLMها: شناسایی و ارزیابی
  • 26. ابزارهای تشخیص سوگیری در LLMها
  • 27. TensorFlow Fairness Indicators
  • 28. Fairlearn: Toolkit برای ارزیابی و کاهش سوگیری
  • 29. AI Fairness 360 (AIF360)
  • 30. بررسی نتایج مقاله "کجا درس بخوانم؟"
  • 31. تحلیل سوگیری در توصیه‌های دانشگاهی
  • 32. مقایسه عملکرد LLMها در گروه‌های مختلف جمعیتی
  • 33. شناسایی عوامل موثر بر سوگیری در توصیه‌های دانشگاهی
  • 34. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 35. روش‌های re-weighting و re-sampling
  • 36. روش‌های adversarial training
  • 37. روش‌های debiasing embeddingهای کلمه
  • 38. روش‌های post-processing برای کاهش سوگیری
  • 39. تکنیک‌های calibration برای بهبود انصاف
  • 40. ارزیابی اثربخشی روش‌های کاهش سوگیری
  • 41. تاثیر روش‌های کاهش سوگیری بر دقت و انصاف
  • 42. Trade-offs بین دقت و انصاف
  • 43. اهمیت در نظر گرفتن زمینه (context) در ارزیابی انصاف
  • 44. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استفاده از LLMها
  • 45. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 46. استانداردها و دستورالعمل‌های قانونی مرتبط با سوگیری در هوش مصنوعی
  • 47. نقش سازمان‌های نظارتی در کنترل سوگیری
  • 48. پیاده‌سازی عملی: ایجاد یک سیستم توصیه دانشگاهی
  • 49. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مربوط به دانشگاه‌ها و دانشجویان
  • 50. آموزش یک LLM برای تولید توصیه‌های تحصیلی
  • 51. ارزیابی سوگیری در سیستم توصیه ایجاد شده
  • 52. اجرای روش‌های کاهش سوگیری در سیستم توصیه
  • 53. مقایسه عملکرد سیستم قبل و بعد از کاهش سوگیری
  • 54. ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی و کاهش سوگیری در پایتون
  • 55. Fairness Metrics در scikit-learn
  • 56. استفاده از ‌ها برای مصورسازی سوگیری
  • 57. ساخت داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج ارزیابی انصاف
  • 58. روش‌های ارزیابی کیفی سوگیری: بررسی case studies
  • 59. مطالعه موردی: سوگیری در توصیه‌های مربوط به رشته‌های STEM
  • 60. مطالعه موردی: سوگیری در توصیه‌های مربوط به دانشگاه‌های خاص
  • 61. بررسی تاثیر بازخورد کاربران بر سوگیری در سیستم‌های توصیه
  • 62. حلقه بازخورد و تقویت سوگیری
  • 63. روش‌های جمع‌آوری بازخورد بدون ایجاد سوگیری
  • 64. استفاده از بازخورد برای بهبود انصاف و دقت
  • 65. اعتبارسنجی و reproducibility نتایج پژوهش‌ها
  • 66. چالش‌های تکرارپذیری در تحقیقات هوش مصنوعی
  • 67. روش‌های اطمینان از تکرارپذیری نتایج ارزیابی سوگیری
  • 68. ملاحظات حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 69. حفاظت از اطلاعات شخصی در سیستم‌های توصیه
  • 70. استفاده از تکنیک‌های anonymization و differential privacy
  • 71. سوگیری‌های ناخودآگاه و تاثیر آنها بر طراحی سیستم
  • 72. اهمیت آگاهی از سوگیری‌های شخصی در فرآیند توسعه
  • 73. تشویق به دیدگاه‌های متنوع در تیم‌های توسعه
  • 74. آینده تحقیقات در زمینه سوگیری و انصاف در LLMها
  • 75. چالش‌های پیش‌رو در ارزیابی و کاهش سوگیری
  • 76. زمینه‌های تحقیقاتی نوظهور در حوزه انصاف در هوش مصنوعی
  • 77. تاثیر سوگیری در LLMها بر فرصت‌های تحصیلی
  • 78. تاثیر سوگیری بر انتخاب شغل و مسیر شغلی
  • 79. تاثیر سوگیری بر دسترسی به آموزش عالی با کیفیت
  • 80. راهکارهای مقابله با تاثیرات سوگیری در زندگی واقعی
  • 81. آموزش و آگاهی‌رسانی در مورد سوگیری در هوش مصنوعی
  • 82. نقش آموزش در کاهش تبعیض و نابرابری
  • 83. تقویت تفکر انتقادی و سواد رسانه‌ای
  • 84. ایجاد ابزارهای آموزشی برای شناسایی و مقابله با سوگیری
  • 85. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص و کاهش سوگیری در محتوا
  • 86. روش‌های automatic bias detection در متون
  • 87. ابزارهای تصحیح سوگیری در نوشتار
  • 88. محدودیت‌های روش‌های automatic bias detection
  • 89. اخلاق در هوش مصنوعی: فراتر از انصاف
  • 90. مفهوم عدالت در هوش مصنوعی
  • 91. نقش ارزش‌های انسانی در توسعه هوش مصنوعی
  • 92. ایجاد یک چارچوب اخلاقی برای طراحی و استفاده از LLMها
  • 93. مروری بر استانداردهای اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 94. بررسی منشورهای اخلاقی سازمان‌های مختلف
  • 95. تاثیر سوگیری در LLMها بر اعتماد عمومی به هوش مصنوعی
  • 96. اهمیت ایجاد اعتماد در بین کاربران
  • 97. نقش شفافیت و توضیح‌پذیری در ایجاد اعتماد
  • 98. مسئولیت‌ اجتماعی شرکت‌ها در توسعه هوش مصنوعی
  • 99. مدیریت ریسک‌های مرتبط با سوگیری در LLMها
  • 100. توسعه استراتژی‌های کاهش ریسک

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.