, ,

کتاب ابزارها و تکنیک‌های عملی برای سنجش سوگیری در هوش مصنوعی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارها و تکنیک‌های عملی برای سنجش سوگیری در هوش مصنوعی

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی سوگیری (Bias) و عدالت (Fairness)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: تعریف سوگیری در هوش مصنوعی
  • 2. چرا سنجش سوگیری در هوش مصنوعی مهم است؟
  • 3. انواع مختلف سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 4. منابع سوگیری: داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 5. چالش‌های سنجش سوگیری
  • 6. اصول کلیدی در سنجش سوگیری
  • 7. مراحل عملی برای سنجش سوگیری
  • 8. ابزارها و فریم‌ورک‌های متن‌باز
  • 9. ابزار I: AIF360 (AI Fairness 360)
  • 10. I.1: نصب و راه‌اندازی AIF360
  • 11. I.2: بارگذاری مجموعه داده در AIF360
  • 12. I.3: تعریف معیارها و شاخص‌های انصاف
  • 13. I.4: محاسبه شاخص‌های انصاف با AIF360
  • 14. I.5: تفسیر نتایج AIF360
  • 15. I.6: مثال عملی با AIF360
  • 16. ابزار II: Fairlearn
  • 17. II.1: نصب و راه‌اندازی Fairlearn
  • 18. II.2: آماده‌سازی داده‌ها برای Fairlearn
  • 19. II.3: اندازه‌گیری انصاف با Fairlearn
  • 20. II.4: مصورسازی نتایج Fairlearn
  • 21. II.5: استفاده از ارزیاب‌های Fairlearn
  • 22. II.6: مثال عملی با Fairlearn
  • 23. ابزار III: TensorFlow Privacy
  • 24. III.1: مقدمه‌ای بر حریم خصوصی و انصاف
  • 25. III.2: اعمال حریم خصوصی تفاضلی
  • 26. III.3: پیاده‌سازی در TensorFlow
  • 27. III.4: سنجش تاثیر بر دقت و انصاف
  • 28. III.5: ملاحظات اخلاقی در TensorFlow Privacy
  • 29. ابزار IV: What-If Tool
  • 30. IV.1: نصب و ادغام What-If Tool
  • 31. IV.2: کاوش داده‌ها و مدل‌ها
  • 32. IV.3: تحلیل سناریوهای "چه می‌شود اگر"
  • 33. IV.4: شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 34. IV.5: تحلیل حساسیت متغیرها
  • 35. IV.6: مصورسازی در What-If Tool
  • 36. تکنیک I: تحلیل معیارهای عملکرد مدل
  • 37. I.1: دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
  • 38. I.2: دقت طبقه‌بندی (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 39. I.3: امتیاز F1 (F1-Score)
  • 40. I.4: منحنی ROC و AUC
  • 41. I.5: تفکیک معیارهای عملکرد بر اساس گروه‌های حساس
  • 42. تکنیک II: تحلیل آماری برای شناسایی سوگیری
  • 43. II.1: آزمون‌های آماری برای تفاوت میانگین‌ها
  • 44. II.2: آزمون کای دو (Chi-squared test)
  • 45. II.3: تحلیل همبستگی
  • 46. II.4: تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 47. II.5: تشخیص همپوشانی توزیع‌ها
  • 48. تکنیک III: مصورسازی داده‌ها و نتایج
  • 49. III.1: نمودارهای میله‌ای و دایره‌ای برای توزیع داده‌ها
  • 50. III.2: نمودارهای جعبه‌ای (Box plots) برای مقایسه توزیع‌ها
  • 51. III.3: هیستوگرام‌ها برای بررسی فراوانی
  • 52. III.4: نمودارهای پراکندگی (Scatter plots)
  • 53. III.5: ماتریس‌های همبستگی مصور
  • 54. تکنیک IV: مصورسازی تأثیر سوگیری بر گروه‌های مختلف
  • 55. IV.1: نمودارهای مقایسه عملکرد مدل بر اساس گروه‌های جمعیتی
  • 56. IV.2: مصورسازی توزیع خطاها
  • 57. IV.3: نقشه‌برداری سوگیری بر روی داده‌ها
  • 58. IV.4: داشبوردهای مدیریتی برای پایش سوگیری
  • 59. تکنیک V: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و سوگیری
  • 60. V.1: اهمیت اعتبارسنجی متقابل
  • 61. V.2: سوگیری در فرآیند اعتبارسنجی
  • 62. V.3: تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل مناسب
  • 63. V.4: سنجش ثبات سوگیری در طول اعتبارسنجی
  • 64. تکنیک VI: تحلیل حساسیت به ورودی‌ها (Input Sensitivity Analysis)
  • 65. VI.1: تغییرات کوچک در ورودی و تأثیر آن بر خروجی
  • 66. VI.2: شناسایی ویژگی‌های حیاتی در مدل
  • 67. VI.3: اندازه‌گیری تأثیر تغییرات در گروه‌های حساس
  • 68. تکنیک VII: سنجش سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 69. VII.1: سوگیری در تولید متن
  • 70. VII.2: سوگیری در فهم زبان طبیعی
  • 71. VII.3: ابزارهای خاص برای LLMs
  • 72. VII.4: معیارهای اندازه‌گیری سوگیری در LLMs
  • 73. تکنیک VIII: سنجش سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 74. VIII.1: سوگیری در رتبه‌بندی و پیشنهادها
  • 75. VIII.2: اثر فیلتر حبابی (Filter bubble)
  • 76. VIII.3: معیارهای ارزیابی انصاف در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. تکنیک IX: سنجش سوگیری در مدل‌های بینایی ماشین
  • 78. IX.1: سوگیری در تشخیص اشیاء
  • 79. IX.2: سوگیری در شناسایی چهره
  • 80. IX.3: چالش‌های مصورسازی در بینایی ماشین
  • 81. تکنیک X: سنجش سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 82. X.1: سوگیری در پیش‌بینی نتایج
  • 83. X.2: تأثیر سوگیری بر تصمیم‌گیری
  • 84. X.3: تحلیل خطاهای پیش‌بینی
  • 85. ارزیابی و تفسیر نتایج سنجش سوگیری
  • 86. مستندسازی فرآیند سنجش سوگیری
  • 87. گزارش‌دهی سوگیری به ذینفعان
  • 88. تفاوت بین انصاف و عملکرد
  • 89. تعادل بین انصاف و دقت
  • 90. استراتژی‌های کاهش سوگیری (مقدمه)
  • 91. کاهش سوگیری در مرحله جمع‌آوری داده
  • 92. کاهش سوگیری در مرحله پیش‌پردازش داده
  • 93. کاهش سوگیری در مرحله آموزش مدل
  • 94. کاهش سوگیری در مرحله پس‌پردازش مدل
  • 95. کاهش سوگیری در مرحله استقرار مدل
  • 96. پایش مداوم سوگیری پس از استقرار
  • 97. نقش حسابرسی هوش مصنوعی در سنجش سوگیری
  • 98. استانداردها و چارچوب‌های نظارتی برای انصاف
  • 99. ملاحظات اخلاقی در سنجش سوگیری
  • 100. مطالعات موردی: مثال‌های واقعی از سنجش سوگیری

📚 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 ابزارها و تکنیک‌های عملی برای سنجش سوگیری در هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا