, ,

کتاب شفافیت و تفسیرپذیری در مدل‌های هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان

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 شفافیت و تفسیرپذیری در مدل‌های هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: اصول توسعه مسئولانه هوش مصنوعی

🎓 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 هوش مصنوعی و توسعه مسئولانه
  • 2. اهمیت شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم کلیدی تفسیرپذیری
  • 4. چالش‌های تفسیرپذیری در یادگیری عمیق
  • 5. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سیاه
  • 6. تفسیرپذیری در مدل‌های خطی
  • 7. تفسیرپذیری در درخت‌های تصمیم
  • 8. روش‌های مبتنی بر اهمیت ویژگی (Feature Importance)
  • 9. تفسیرپذیری مبتنی بر مدل‌های جایگزین (Surrogate Models)
  • 10. تفسیرپذیری در شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 11. تفسیرپذیری در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 12. تکنیک LIME برای تفسیرپذیری محلی
  • 13. تکنیک SHAP برای تفسیرپذیری محلی و سراسری
  • 14. تفسیرپذیری بصری (Visualization)
  • 15. نقشه‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
  • 16. نقشه‌های گرادیان (Gradient Maps)
  • 17. نقشه‌های Perturbation
  • 18. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 19. تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 20. تفسیرپذیری در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 21. شناسایی سوگیری (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 22. روش‌های تشخیص سوگیری
  • 23. کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 24. کاهش سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 25. تفسیرپذیری و عدالت (Fairness) در هوش مصنوعی
  • 26. ارتباط تفسیرپذیری با قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 27. تفسیرپذیری و امنیت (Security) در هوش مصنوعی
  • 28. تفسیرپذیری و حریم خصوصی (Privacy)
  • 29. استانداردهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 30. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی هوش مصنوعی
  • 31. نقش توسعه‌دهنده در تضمین تفسیرپذیری
  • 32. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای تفسیرپذیری
  • 33. یادگیری گام به گام برای تفسیرپذیری
  • 34. بررسی موردی: تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. بررسی موردی: تفسیرپذیری در تشخیص پزشکی
  • 36. بررسی موردی: تفسیرپذیری در سیستم‌های مالی
  • 37. بررسی موردی: تفسیرپذیری در خودروهای خودران
  • 38. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در تفسیرپذیری
  • 39. چالش‌های پیاده‌سازی تفسیرپذیری در سازمان‌ها
  • 40. آینده تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
  • 41. توسعه مدل‌های ذاتاً تفسیرپذیر
  • 42. یادگیری خودنظارتی برای تفسیرپذیری
  • 43. یادگیری انتقالی و تفسیرپذیری
  • 44. تفسیرپذیری در داده‌های غیرساختاریافته
  • 45. تفسیرپذیری در داده‌های زمان‌بندی شده
  • 46. تفسیرپذیری در گراف‌ها و شبکه‌های اجتماعی
  • 47. تکنیک‌های توضیح‌پذیری برای یادگیرندگان مجموعه‌ای (Ensemble Learners)
  • 48. تفسیرپذیری در مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 49. ارزیابی کیفیت تفسیرپذیری
  • 50. معیارهای کمی برای ارزیابی تفسیرپذیری
  • 51. ارزیابی کیفی تفسیرپذیری
  • 52. تفسیرپذیری برای ذینفعان مختلف (کارشناسان، کاربران نهایی)
  • 53. راهنمایی برای مستندسازی تفسیرپذیری
  • 54. تفسیرپذیری و قابلیت توضیح (Explainability)
  • 55. تفاوت تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری
  • 56. مدل‌های جعبه سفید (White-box Models)
  • 57. مدل‌های جعبه خاکستری (Gray-box Models)
  • 58. نقش مهندسی ویژگی در تفسیرپذیری
  • 59. تکنیک‌های مهندسی ویژگی تفسیرپذیر
  • 60. تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق با ساختار گرافی
  • 61. تفسیرپذیری در پردازش سیگنال
  • 62. تفسیرپذیری در رباتیک
  • 63. تفسیرپذیری در سیستم‌های توزیع شده هوش مصنوعی
  • 64. امنیت در برابر حملات تخریب تفسیرپذیری
  • 65. تفسیرپذیری برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 66. تفسیرپذیری در مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 67. تفسیرپذیری در مدل‌های تشخیص تصویر
  • 68. تفسیرپذیری در مدل‌های تشخیص گفتار
  • 69. تفسیرپذیری در مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 70. تفسیرپذیری در مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 71. تفسیرپذیری در مدل‌های تولید متن
  • 72. تفسیرپذیری در مدل‌های پرسش و پاسخ
  • 73. تفسیرپذیری در بازیابی اطلاعات
  • 74. تفسیرپذیری در سیستم‌های مدیریت دانش
  • 75. تفسیرپذیری در سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار
  • 76. تفسیرپذیری در ارزیابی ریسک
  • 77. تفسیرپذیری در کشف تقلب
  • 78. تفسیرپذیری در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 79. تفسیرپذیری در مدیریت منابع
  • 80. تفسیرپذیری در پیش‌بینی تقاضا
  • 81. تفسیرپذیری در تحلیل احساسات
  • 82. تفسیرپذیری در سیستم‌های تشخیص احساسات
  • 83. تفسیرپذیری در سیستم‌های تحلیل متن
  • 84. تفسیرپذیری در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری
  • 85. تفسیرپذیری در سیستم‌های بازاریابی دیجیتال
  • 86. تفسیرپذیری در سیستم‌های پشتیبانی فنی
  • 87. تفسیرپذیری در سیستم‌های آموزش مجازی
  • 88. تفسیرپذیری در سیستم‌های سلامت الکترونیک
  • 89. تفسیرپذیری در سیستم‌های شهر هوشمند
  • 90. تفسیرپذیری در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 91. تفسیرپذیری در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 92. تفسیرپذیری در سیستم‌های کشاورزی هوشمند
  • 93. تفسیرپذیری در سیستم‌های تولید صنعتی هوشمند
  • 94. تفسیرپذیری در سیستم‌های امنیتی هوشمند
  • 95. تفسیرپذیری در سیستم‌های رباتیک صنعتی
  • 96. تفسیرپذیری در کاربردهای نظامی هوش مصنوعی
  • 97. تفسیرپذیری در کاربردهای دولتی هوش مصنوعی
  • 98. تفسیرپذیری در کاربردهای علمی هوش مصنوعی
  • 99. تفسیرپذیری در کاربردهای تحقیقاتی هوش مصنوعی
  • 100. تفسیرپذیری در توسعه نرم‌افزار 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب شفافیت و تفسیرپذیری در مدل‌های هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان”

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

پیمایش به بالا