سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی

کتاب شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های پیچیده
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی
  • 6. مروری بر معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 8. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 12. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 13. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 14. مبانی GAN و اجزای آن
  • 15. کاربردهای GAN در تولید داده
  • 16. شبکه‌های ترنسفورمر
  • 17. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 18. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 19. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 20. پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 21. مفهوم شفافیت در هوش مصنوعی
  • 22. اهمیت توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده
  • 23. چالش‌های شفافیت در مدل‌های عمیق
  • 24. مفاهیم اساسی توضیح‌پذیری (XAI)
  • 25. روش‌های کلی توضیح‌پذیری
  • 26. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Specific)
  • 27. روش‌های مستقل از مدل (Model-Agnostic)
  • 28. تفسیرپذیری مدل‌های خطی
  • 29. تفسیرپذیری درخت‌های تصمیم
  • 30. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 31. روش‌های LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • 32. روش‌های SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • 33. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 34. نقشه‌برداری فعال‌سازی (Activation Mapping)
  • 35. روش‌های Saliency Maps
  • 36. روش‌های Grad-CAM
  • 37. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 38. تحلیل حالت‌های پنهان (Hidden States)
  • 39. تفسیرپذیری مدل‌های ترنسفورمر
  • 40. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) به عنوان ابزار تفسیر
  • 41. تحلیل تأثیر کلمات در مدل‌های زبانی
  • 42. تکنیک‌های بصری‌سازی برای توضیح‌پذیری
  • 43. نمودارهای وابستگی ویژگی (Feature Dependency Plots)
  • 44. نمودارهای تأثیر متقابل ویژگی (Feature Interaction Plots)
  • 45. ارزیابی کیفیت توضیح‌پذیری
  • 46. معیارهای کمی برای ارزیابی توضیح‌پذیری
  • 47. ارزیابی کیفی توضیح‌پذیری
  • 48. کاربردهای عملی شفافیت و توضیح‌پذیری
  • 49. شفافیت در تصمیم‌گیری‌های خودکار
  • 50. توضیح‌پذیری در سیستم‌های پزشکی
  • 51. شفافیت در سیستم‌های مالی و بانکی
  • 52. توضیح‌پذیری در سیستم‌های قضایی
  • 53. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 54. سوگیری (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 55. شناسایی و کاهش سوگیری
  • 56. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 57. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
  • 58. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
  • 59. قانون‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی در ایران
  • 60. مسئولیت‌پذیری در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 61. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 62. استانداردهای جهانی شفافیت و توضیح‌پذیری
  • 63. اهمیت آموزش و آگاهی‌بخشی
  • 64. آموزش مهندسان و توسعه‌دهندگان
  • 65. آگاهی‌بخشی به کاربران و ذینفعان
  • 66. مسیر آینده شفافیت و توضیح‌پذیری
  • 67. چالش‌های تحقیقاتی پیش رو
  • 68. پیشرفت‌های آتی در XAI
  • 69. نقش شفافیت و توضیح‌پذیری در اعتماد به هوش مصنوعی
  • 70. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقای نظام بانکی بدون ربا
  • 71. شفافیت در الگوریتم‌های اعتبارسنجی بانکی
  • 72. توضیح‌پذیری در سیستم‌های کشف تقلب مالی
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقای نظام سلامت
  • 74. شفافیت در تشخیص بیماری‌ها با هوش مصنوعی
  • 75. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر درمانی
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و پرورش
  • 77. شفافیت در سیستم‌های ارزیابی دانش‌آموزان
  • 78. توضیح‌پذیری در سیستم‌های یادگیری شخصی‌سازی شده
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 80. شفافیت در پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 81. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر مدیریت مزرعه
  • 82. شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی
  • 83. مبانی ریاضی و آماری مدل‌های پیچیده
  • 84. روش‌های مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیچیده
  • 85. روش‌های پیش‌پردازش داده برای مدل‌های پیچیده
  • 86. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیچیده
  • 87. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 88. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 89. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 90. روش‌های مقابله با کم‌برازش (Underfitting)
  • 91. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 92. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 93. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 94. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال با هوش مصنوعی
  • 95. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر با هوش مصنوعی

📚 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.