, ,

کتاب هنر متعادل‌سازی داده‌ها برای الگوریتم‌های منصفانه

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 هنر متعادل‌سازی داده‌ها برای الگوریتم‌های منصفانه

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: سوگیری در الگوریتم‌ها

🎓 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. مقدمه‌ای بر تعادل‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 2. اصول عدالت در هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم کلیدی در الگوریتم‌های منصفانه
  • 4. انواع سوگیری در داده‌ها (Bias)
  • 5. شناسایی سوگیری‌های نژادی و جنسیتی در مجموعه‌داده‌ها
  • 6. سوگیری‌های تاریخی و اجتماعی در داده‌های آموزشی
  • 7. تأثیر سوگیری بر نتایج الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 8. مبانی آماری برای تشخیص سوگیری
  • 9. روش‌های کمی‌سازی سوگیری در داده‌ها
  • 10. شاخص‌های سنجش عدالت (Fairness Metrics)
  • 11. تعریف عدالت در مقابل دقت (Accuracy vs. Fairness)
  • 12. مفهوم برابری آماری (Statistical Parity)
  • 13. برابری فرصت‌های برابر (Equal Opportunity)
  • 14. برابری پیش‌بینی‌های برابر (Predictive Parity)
  • 15. موازنه بین شاخص‌های مختلف عدالت
  • 16. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش سوگیری
  • 17. حذف یا گمنام‌سازی ویژگی‌های حساس
  • 18. نمونه‌برداری مجدد (Resampling) متعادل
  • 19. تکنیک‌های وزن‌دهی به نمونه‌ها
  • 20. تغییر توزیع داده‌ها (Data Transformation)
  • 21. روش‌های حین آموزش (In-processing) برای عدالت
  • 22. تنظیم تابع هزینه (Cost Function) برای عدالت
  • 23. محدودیت‌های عدالت در طول آموزش مدل
  • 24. یادگیری تقویتی برای دستیابی به عدالت
  • 25. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای داده‌های متعادل
  • 26. تکنیک‌های پس‌پردازش (Post-processing) برای تعدیل نتایج
  • 27. تنظیم آستانه‌های تصمیم‌گیری (Thresholding)
  • 28. تصحیح پیش‌بینی‌های مدل بر اساس گروه‌های حساس
  • 29. تکنیک‌های مبتنی بر رگرسیون برای تنظیم نتایج
  • 30. ارزیابی مدل‌های منصفانه پس از آموزش
  • 31. ملاحظات اخلاقی در طراحی الگوریتم‌های منصفانه
  • 32. قوانین و مقررات مربوط به عدالت در هوش مصنوعی (با رویکرد ایران)
  • 33. مطالعات موردی: عدالت در استخدام و استخدام
  • 34. مطالعات موردی: عدالت در اعطای وام و اعتبار
  • 35. مطالعات موردی: عدالت در سیستم قضایی و جرم‌شناسی
  • 36. مطالعات موردی: عدالت در تشخیص پزشکی
  • 37. مطالعات موردی: عدالت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی عدالت در دنیای واقعی
  • 39. محدودیت‌های فنی در دستیابی به عدالت مطلق
  • 40. تعامل بین عدالت و کارایی مدل
  • 41. تکنیک‌های پیشرفته در متعادل‌سازی داده‌ها
  • 42. مدل‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و عدالت
  • 43. یادگیری عمیق (Deep Learning) و مسائل عدالت
  • 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و سوگیری
  • 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و سوگیری
  • 46. پردازش زبان طبیعی (NLP) و عدالت زبانی
  • 47. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis) و سوگیری
  • 48. ترجمه ماشینی و عدالت زبانی
  • 49. تشخیص تصویر و سوگیری در طبقه‌بندی
  • 50. تشخیص اشیاء و سوگیری در مکان‌یابی
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر و حباب فیلتر (Filter Bubble)
  • 52. عدالت در الگوریتم‌های رتبه‌بندی
  • 53. تأثیر داده‌های خود-گزارشی (Self-reported Data) بر عدالت
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Modeling) در داده‌های حساس
  • 55. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-preserving Techniques) و عدالت
  • 56. موازنه بین حریم خصوصی و عدالت
  • 57. یادگیری فدرال (Federated Learning) و عدالت
  • 58. روش‌های ارزیابی پایداری (Robustness) مدل‌های منصفانه
  • 59. تکنیک‌های تفسیرپذیری (Interpretability) برای مدل‌های منصفانه
  • 60. تشریح دلایل تصمیم‌گیری الگوریتم‌های منصفانه
  • 61. تکنیک‌های بصری‌سازی (Visualization) برای درک سوگیری
  • 62. نقش مهندسی داده در ایجاد مجموعه‌داده‌های منصفانه
  • 63. اهمیت مستندسازی فرآیندهای داده و مدل‌سازی
  • 64. استانداردهای صنعتی برای عدالت در هوش مصنوعی
  • 65. مدیریت چرخه حیات مدل‌های منصفانه
  • 66. بررسی و به‌روزرسانی مداوم الگوریتم‌های منصفانه
  • 67. آموزش و آگاهی‌بخشی به ذینفعان در مورد عدالت
  • 68. نقش تیم‌های متنوع در توسعه هوش مصنوعی منصفانه
  • 69. ملاحظات فرهنگی در تعریف عدالت
  • 70. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی پاسخگو (Accountable AI)
  • 71. چالش‌های حقوقی و قانونی در پیاده‌سازی عدالت
  • 72. آینده پژوهی در حوزه الگوریتم‌های منصفانه
  • 73. کاربرد ابزارهای متن‌باز برای سنجش عدالت
  • 74. مبانی نظری عدالت توزیعی در فناوری
  • 75. نظریه‌های فلسفی عدالت و ارتباط آن با هوش مصنوعی
  • 76. عدالت فراگیر (Intersectionality) در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 77. مدل‌سازی پیامدهای بلندمدت سوگیری
  • 78. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با پاداش‌های عادلانه
  • 79. بهینه‌سازی همزمان دقت و عدالت
  • 80. روش‌های آماری پیشرفته برای تشخیص سوگیری‌های پنهان
  • 81. مدل‌های یادگیری عمیق تفسیرپذیر برای داده‌های حساس
  • 82. ارزیابی عدالت در سیستم‌های توزیع شده
  • 83. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌های متنی
  • 84. عدالت در الگوریتم‌های پردازش صوت
  • 85. تکنیک‌های پیشرفته در پس‌پردازش نتایج مدل
  • 86. موازنه بین عدالت و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 87. اهمیت بازخورد انسانی در بهبود عدالت الگوریتمی
  • 88. روش‌های ارزیابی عدالت در طول زمان (Temporal Fairness)
  • 89. مدیریت تغییرات در توزیع داده‌ها و تأثیر آن بر عدالت
  • 90. تکنیک‌های خودکارسازی فرآیند ارزیابی عدالت
  • 91. اصول طراحی برای سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 92. تأثیر معماری مدل بر عدالت
  • 93. مباحث پیشرفته در نظریه بازی‌ها و عدالت الگوریتمی
  • 94. رویکردهای تعاملی برای ایجاد عدالت در هوش مصنوعی
  • 95. اهمیت شفافیت در فرآیند توسعه الگوریتم‌های منصفانه
  • 96. کاربرد یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود عدالت
  • 97. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) و عدالت
  • 98. طراحی پروتکل‌های ارزیابی عدالت برای محیط‌های پویا
  • 99. نقش داده‌های synthetic در افزایش عدالت
  • 100. ملاحظات اقتصادی و اجتماعی پیاده‌سازی هوش مصنوعی منصفانه

📚 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 هنر متعادل‌سازی داده‌ها برای الگوریتم‌های منصفانه”

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

پیمایش به بالا