MAPress
کتاب جامع تحلیل بصری برای هوش مصنوعی قابل توضیح و قابل اعتماد (از داده تا مدل)

کتاب جامع تحلیل بصری برای هوش مصنوعی قابل توضیح و قابل اعتماد (از داده تا مدل)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 جامع تحلیل بصری برای هوش مصنوعی قابل توضیح و قابل اعتماد (از داده تا مدل)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل بصری برای هوش مصنوعی قابل اعتماد

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. چرایی نیاز به هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 3. مفهوم اعتماد در سیستم‌های هوش مصنوعی (Trustworthy AI)
  • 4. معرفی تحلیل بصری (Visual Analytics) و اهمیت آن
  • 5. تقاطع تحلیل بصری، هوش مصنوعی قابل توضیح و قابل اعتماد
  • 6. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی و تحلیل داده
  • 7. انواع داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 8. مفاهیم آماری برای تحلیل داده
  • 9. اصول جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 10. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و تأثیر آن بر توضیح‌پذیری
  • 11. کشف و تجسم نقاط پرت (Outliers)
  • 12. مقدمه‌ای بر روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 13. تجسم داده‌های با ابعاد بالا با PCA و t-SNE
  • 14. اصول طراحی بصری مؤثر
  • 15. ادراک انسانی و روانشناسی بصری در تحلیل داده
  • 16. انواع نمودارهای پایه برای اکتشاف داده
  • 17. تجسم توزیع یک متغیر (هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای)
  • 18. تجسم روابط دو متغیر (نمودار پراکندگی، نمودار خطی)
  • 19. تجسم داده‌های دسته‌بندی شده (نمودار میله‌ای، نمودار دایره‌ای)
  • 20. تجسم ارتباطات چند متغیره (نمودار موازی، ماتریس پراکندگی)
  • 21. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با ابزارهای بصری
  • 22. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین خطی
  • 23. معرفی مدل‌های مبتنی بر درخت (درخت تصمیم، جنگل تصادفی)
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 25. مفهوم قابلیت تفسیر (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 26. تفاوت توضیحات سراسری (Global) و محلی (Local)
  • 27. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. اهمیت ویژگی (Feature Importance) به روش Permutation
  • 29. اهمیت ویژگی مبتنی بر ناخالصی (Impurity-based)
  • 30. نمودارهای وابستگی جزئی (Partial Dependence Plots - PDP)
  • 31. نمودارهای تأثیر فردی مشروط (Individual Conditional Expectation - ICE)
  • 32. تجسم PDP و ICE برای درک رفتار مدل
  • 33. LIME: توضیحات محلی مدل‌اگنوستیک قابل تفسیر
  • 34. پیاده‌سازی و تجسم توضیحات LIME
  • 35. SHAP: توضیحات افزودنی شاپلی (مقدمه‌ای بر تئوری بازی)
  • 36. محاسبه مقادیر SHAP برای انواع مدل‌ها
  • 37. نمودارهای خلاصه SHAP (SHAP Summary Plots)
  • 38. نمودارهای وابستگی SHAP (SHAP Dependence Plots)
  • 39. نمودارهای اجباری SHAP (SHAP Force Plots) برای توضیحات محلی
  • 40. تجسم مقادیر SHAP برای درک تعاملات ویژگی‌ها
  • 41. Anchor: توضیحات مبتنی بر قوانین برای پیش‌بینی‌های محلی
  • 42. Counterfactual Explanations: یافتن حداقل تغییرات برای تغییر پیش‌بینی
  • 43. تجسم توضیحات Counterfactual
  • 44. Rule-based Explanations: استخراج قوانین از مدل‌ها
  • 45. Surrogate Models: ساخت مدل‌های ساده‌تر برای توضیح مدل‌های پیچیده
  • 46. تجسم درختان تصمیم و مجموعه قوانین
  • 47. روش‌های توضیح‌پذیری برای بینایی کامپیوتر (Saliency Maps, Grad-CAM)
  • 48. تجسم نقشه‌های Salience و Activation در شبکه‌های عصبی
  • 49. توضیح مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در NLP
  • 50. طراحی داشبوردهای تحلیل بصری برای XAI
  • 51. ابزارهای تعاملی برای کاوش توضیحات مدل
  • 52. مقایسه توضیحات از مدل‌های مختلف بصورت بصری
  • 53. تجسم عدم قطعیت مدل (Model Uncertainty)
  • 54. تحلیل بصری خطاهای مدل و پیش‌بینی‌های نادرست
  • 55. رابط‌های کاربری برای ابزارهای XAI
  • 56. ارزیابی بصری کیفیت توضیحات XAI
  • 57. تحلیل بصری داده‌های فرعی برای توضیحات محلی
  • 58. تجمیع و تفکیک (Aggregation and Drill-down) در تجسمات XAI
  • 59. مفهوم انصاف (Fairness) در هوش مصنوعی
  • 60. معیارهای سنجش انصاف الگوریتمی (Statistical Parity, Equalized Odds)
  • 61. تجسم تعصب (Bias) در داده‌های آموزشی
  • 62. تجسم تعصب در پیش‌بینی‌های مدل
  • 63. استراتژی‌های کاهش تعصب از طریق تحلیل بصری
  • 64. تحلیل بصری سوگیری و نابرابری در خروجی‌های مدل
  • 65. معرفی مقاومت (Robustness) در برابر حملات
  • 66. شناسایی و تجسم مثال‌های متخاصم (Adversarial Examples)
  • 67. تجسم تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 68. تحلیل بصری تشخیص داده‌های خارج از توزیع (Out-of-Distribution Detection)
  • 69. مفهوم علت و معلول (Causality) در هوش مصنوعی
  • 70. تجسم نمودارهای علّی (Causal Graphs)
  • 71. تحلیل بصری اثرات علّی (Causal Effects)
  • 72. تجسم استنتاج‌های Counterfactual برای علیّت
  • 73. شفافیت (Transparency) و مسیرهای حسابرسی (Audit Trails) با VA
  • 74. چارچوب‌های پاسخگویی (Accountability) و تجسم آن‌ها
  • 75. چالش‌های حریم خصوصی (Privacy) در XAI و VA
  • 76. هوش مصنوعی حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving AI) و تجسم آن
  • 77. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌های XAI و VA
  • 78. تعامل انسان و هوش مصنوعی برای افزایش اعتماد
  • 79. مطالعه موردی: تحلیل بصری برای XAI در سلامت
  • 80. مطالعه موردی: تحلیل بصری برای XAI در امور مالی
  • 81. مطالعه موردی: تحلیل بصری برای XAI در سیستم‌های خودران
  • 82. مطالعه موردی: تحلیل بصری برای XAI در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. تحلیل بصری XAI برای داده‌های سری زمانی
  • 84. تحلیل بصری XAI برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 85. تحلیل بصری XAI برای بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 86. چالش‌های مقیاس‌پذیری تحلیل بصری برای مدل‌های بزرگ
  • 87. ابزارهای متن‌باز محبوب برای XAI و VA (مثلاً SHAP, LIME در پایتون)
  • 88. پلتفرم‌های تحلیل بصری برای توسعه XAI
  • 89. نقش تعامل‌پذیری در کارایی تحلیل بصری XAI
  • 90. ارزیابی تجربی و مطالعات کاربر برای XAI و VA
  • 91. شخصی‌سازی توضیحات برای کاربران مختلف
  • 92. آینده تحلیل بصری برای XAI و TAI
  • 93. روندهای نوین در هوش مصنوعی قابل توضیح
  • 94. چالش‌های تحقیقاتی در تحلیل بصری برای اعتمادپذیری
  • 95. چارچوب‌های نظارتی و استانداردهای اخلاقی برای XAI
  • 96. طراحی سیستم‌های XAI با در نظر گرفتن جنبه‌های انسانی
  • 97. اهمیت آموزش و سواد XAI برای کاربران نهایی
  • 98. بحث در مورد پتانسیل و محدودیت‌های کنونی XAI
  • 99. رویکردهای نوین برای سنجش اعتماد کاربر به AI
  • 100. جمع‌بندی: ساخت هوش مصنوعی قابل توضیح و قابل اعتماد از طریق تحلیل بصری

📚 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.