کتاب ارزش‌گذاری داده‌های تقاطعی: یک رویکرد مبتنی بر نظریه اطلاعات برای مقابله با تبعیض دیجیتال

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 ارزش‌گذاری داده‌های تقاطعی: یک رویکرد مبتنی بر نظریه اطلاعات برای مقابله با تبعیض دیجیتال

موضوع کلی: اقتصاد داده و حریم خصوصی

موضوع میانی: ارزش‌گذاری داده‌های تقاطعی و نظریه اطلاعات

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. اقتصاد داده: مفاهیم بنیادی و روندهای جهانی
  • 2. حریم خصوصی داده: چالش‌ها و اهمیت آن
  • 3. مقدمه‌ای بر تبعیض دیجیتال: ریشه‌ها و پیامدها
  • 4. مفهوم تقاطعیت: از جامعه‌شناسی تا علوم داده
  • 5. داده به عنوان دارایی: دیدگاه‌های اقتصادی
  • 6. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر داده
  • 7. مسائل اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
  • 8. نقش الگوریتم‌ها در تبعیض خودکار
  • 9. مروری بر اهمیت ارزش‌گذاری داده
  • 10. هدف و ساختار دوره: یک نقشه راه
  • 11. مبانی نظریه اطلاعات: تاریخچه و اصول
  • 12. احتمال و متغیرهای تصادفی: مفاهیم کلیدی
  • 13. مفهوم اطلاعات و واحد اندازه‌گیری آن (بیت)
  • 14. آنتروپی شانون: اندازه‌گیری عدم قطعیت در داده‌ها
  • 15. آنتروپی مشترک و آنتروپی شرطی
  • 16. اطلاعات متقابل (Mutual Information): سنجش وابستگی
  • 17. واگرایی کولبک-لایبلر (KL Divergence): فاصله اطلاعاتی
  • 18. آنتروپی متقابل و اطلاعات شرطی متقابل
  • 19. ظرفیت کانال و نظریه کدگذاری
  • 20. اصول فشرده‌سازی و انتقال داده‌ها
  • 21. نظریه اطلاعات و استنباط آماری
  • 22. کاربردهای اولیه نظریه اطلاعات در علوم مختلف
  • 23. محدودیت‌ها و مفروضات نظریه اطلاعات
  • 24. نقش محوری نظریه اطلاعات در ارزش‌گذاری داده
  • 25. چرا داده‌های تقاطعی نیازمند رویکردی نوین هستند؟
  • 26. تعریف هویت‌های تقاطعی در مجموعه داده‌ها
  • 27. چگونگی نمایش و مدل‌سازی ویژگی‌های تقاطعی
  • 28. چالش‌های جمع‌آوری داده برای تحلیل تقاطعی
  • 29. منابع و انواع سوگیری در داده‌ها (Bias): نگاه عمیق
  • 30. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری در داده‌های تقاطعی
  • 31. تبعیض آماری در مقابل تبعیض الگوریتمی
  • 32. مطالعات موردی: تبعیض دیجیتال بر اساس هویت‌های تقاطعی
  • 33. شاخص‌ها و معیارهای سنجش نابرابری
  • 34. پیامدهای اقتصادی و اجتماعی تبعیض دیجیتال
  • 35. اثرات تقاطعیت بر نتایج و تصمیمات الگوریتمی
  • 36. تحلیل جمعیت‌شناختی و گروه‌های آسیب‌پذیر
  • 37. نقش برچسب‌گذاری (Labeling) و ابرداده‌ها در سوگیری
  • 38. مدیریت داده‌های گم‌شده و ناقص در تحلیل تقاطعی
  • 39. تمایز بین نابرابری ساختاری و تبعیض آشکار
  • 40. مدل‌سازی و درک هویت‌های پیچیده انسانی
  • 41. ارزش داده: از دیدگاه اقتصادی تا اطلاعاتی
  • 42. تعریف و فرمول‌بندی ارزش داده از منظر نظریه اطلاعات
  • 43. اندازه‌گیری ارزش داده برای گروه‌های تقاطعی خاص
  • 44. مدل‌سازی ارزش‌گذاری داده با استفاده از آنتروپی
  • 45. ارزش‌گذاری داده بر اساس اطلاعات متقابل هدف
  • 46. کوانتیفای کردن "اطلاعات تبعیض" با معیارهای اطلاعاتی
  • 47. نقش زمینه، کاربرد و هدف در ارزش‌گذاری اطلاعات
  • 48. معیارهای اطلاعاتی برای سنجش و ارتقاء عدالت الگوریتمی
  • 49. توازن بین ارزش، کارایی، حریم خصوصی و عدالت در داده
  • 50. طراحی و توسعه الگوریتم‌های منصفانه با رویکرد اطلاعاتی
  • 51. مدل‌های گوناگون ارزش‌گذاری اطلاعاتی داده‌ها
  • 52. ارزش حاشیه‌ای داده و مفهوم تقاطعیت
  • 53. سنجش ارزش اطلاعات در مدیریت ریسک و عدم قطعیت
  • 54. استفاده از واگرایی KL برای مقایسه توزیع‌های ارزشی
  • 55. ارزش اطلاعات در کاهش عدم قطعیت تصمیم‌گیری
  • 56. قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌های ارزش‌گذاری اطلاعاتی
  • 57. سنجش حساسیت ارزش‌گذاری به تغییرات و نویز داده
  • 58. مدل‌سازی تعاملات اطلاعاتی بین ویژگی‌های داده
  • 59. ارزش‌گذاری داده‌های پرت، نادر و اقلیت‌ها
  • 60. تخصیص ارزش به ویژگی‌های فردی در برابر ارزش گروهی
  • 61. پیچیدگی محاسباتی در ارزش‌گذاری داده‌های تقاطعی بزرگ
  • 62. توسعه چارچوبی جامع برای ارزش‌گذاری عادلانه داده
  • 63. ارزش‌گذاری داده‌های تولیدی، مشتق شده و ترکیبی
  • 64. تاثیر حذف ویژگی‌ها بر ارزش اطلاعاتی کلی
  • 65. مثال‌های عملی از فرمول‌بندی‌های ارزش اطلاعاتی
  • 66. ارزش‌گذاری داده در سیستم‌های توصیه‌گر منصفانه و بدون تبعیض
  • 67. کاربرد در تصمیم‌گیری‌های وام، اعتبارسنجی و بیمه
  • 68. ارزش‌گذاری داده‌های پزشکی برای تشخیص و درمان عادلانه
  • 69. استخدام، غربالگری شغلی و توسعه مسیرهای شغلی منصفانه
  • 70. کاربرد در سیستم‌های عدالت کیفری و پیش‌بینی ریسک
  • 71. حفظ حریم خصوصی در ارزش‌گذاری داده‌های تقاطعی
  • 72. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی مبتنی بر نظریه اطلاعات
  • 73. حریم خصوصی دیفرانسیلی (Differential Privacy) و ارزش‌گذاری داده
  • 74. مقابله با تبعیض در تبلیغات هدفمند و بازاریابی دیجیتال
  • 75. کاربرد در قیمت‌گذاری پویا و جلوگیری از تبعیض قیمتی
  • 76. مطالعه موردی: سیستم‌های شناسایی چهره و سوگیری‌های نژادی
  • 77. مطالعه موردی: پیش‌بینی ریسک جرم و پیامدهای تبعیض‌آمیز
  • 78. پیاده‌سازی عملی مدل‌های ارزش‌گذاری اطلاعاتی
  • 79. ابزارها و چارچوب‌های نرم‌افزاری موجود برای تحلیل عدالت
  • 80. ملاحظات مهندسی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی منصفانه
  • 81. فراتر از آنتروپی: معیارهای اطلاعاتی پیشرفته و جدید
  • 82. نظریه بازی و ارزش‌گذاری داده در بازارهای غیرمتمرکز داده
  • 83. نظریه اطلاعات و استنتاج علّی (Causal Inference) برای عدالت
  • 84. ارتباط نظریه اطلاعات با یادگیری ماشین تفسیری (XAI)
  • 85. نقش فناوری بلاک‌چین در ارزش‌گذاری و مالکیت داده
  • 86. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) و شفافیت الگوریتمی
  • 87. فلسفه اخلاق و ارزش‌گذاری داده در دنیای دیجیتال
  • 88. حکومت‌داری داده (Data Governance) و سیاست‌گذاری عادلانه
  • 89. مقررات حفاظت از داده (مانند GDPR) و ارزش‌گذاری تقاطعی
  • 90. مسئولیت‌پذیری الگوریتمی و حقوق کاربران در برابر تبعیض
  • 91. استانداردسازی معیارهای عدالت اطلاعاتی در صنعت
  • 92. چالش‌های مقیاس‌پذیری در ارزش‌گذاری داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 93. تعامل انسان و هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های ارزشی پیچیده
  • 94. آموزش و آگاهی‌سازی عمومی در زمینه تبعیض دیجیتال
  • 95. مسیرهای تحقیقاتی آتی در ارزش‌گذاری تقاطعی و نظریه اطلاعات
  • 96. نقش جامعه مدنی در شکل‌دهی به آینده داده‌های عادلانه
  • 97. پلتفرم‌های داده غیرمتمرکز و مدل‌های ارزش‌گذاری نوین
  • 98. اقتصاد توجه (Attention Economy) و ارزش‌گذاری داده کاربر
  • 99. چشم‌انداز جهانی و آینده‌ای عادلانه برای ارزش‌گذاری داده
  • 100. سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی اخلاقی، منصفانه و مسئولیت‌پذیر

📚 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.