, ,

کتاب تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌های پیچیده 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 تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

🎓 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. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های پیچیده
  • 2. مقدمه‌ای بر توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 3. چرا مدل‌های پیچیده نیاز به توضیح دارند؟
  • 4. اهمیت توضیح‌پذیری در کاربردهای حیاتی
  • 5. دسته‌بندی روش‌های توضیح‌پذیری
  • 6. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Methods)
  • 7. روش‌های مستقل از مدل (Model-Agnostic Methods)
  • 8. مفاهیم کلیدی در توضیح‌پذیری
  • 9. شاخص‌های ارزیابی توضیح‌پذیری
  • 10. توضیح‌پذیری محلی در مقابل توضیح‌پذیری سراسری
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین پیچیده
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)
  • 14. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 15. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 16. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
  • 17. مدل‌های تولید تصویر (Generative Image Models)
  • 18. مقدمه‌ای بر داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 19. انواع داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 20. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 21. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 22. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 23. روش‌های بصری‌سازی داده‌ها
  • 24. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 26. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 28. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 29. تشخیص بیش‌برازش و راهکارهای آن
  • 30. تکنیک LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • 31. کاربرد LIME در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 32. کاربرد LIME در مدل‌های رگرسیون
  • 33. مثال‌های عملی با LIME
  • 34. تکنیک SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • 35. مفهوم ارزش شپلی (Shapley Value)
  • 36. محاسبه SHAP برای ویژگی‌ها
  • 37. تفسیر خروجی SHAP
  • 38. مقایسه LIME و SHAP
  • 39. کاربرد SHAP در مدل‌های پیچیده
  • 40. روش‌های مبتنی بر اهمیت ویژگی (Feature Importance)
  • 41. اهمیت ویژگی در مدل‌های درختی
  • 42. اهمیت ویژگی مبتنی بر جایگشت (Permutation Importance)
  • 43. محدودیت‌های اهمیت ویژگی
  • 44. تکنیک‌های تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 45. تغییرات جزئی در ورودی و تأثیر آن بر خروجی
  • 46. نقشه‌های حساسیت (Sensitivity Maps)
  • 47. کاربرد تجزیه و تحلیل حساسیت در مدل‌های عصبی
  • 48. روش‌های مبتنی بر نقشه‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
  • 49. نقشه‌های فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 50. تکنیک‌های CAM (Class Activation Mapping)
  • 51. تکنیک Grad-CAM
  • 52. تفسیر نقشه‌های فعال‌سازی
  • 53. کاربرد نقشه‌های فعال‌سازی در بینایی ماشین
  • 54. روش‌های استخراج قوانین (Rule Extraction)
  • 55. استخراج قوانین از درخت‌های تصمیم
  • 56. استخراج قوانین از شبکه‌های عصبی
  • 57. محدودیت‌های استخراج قوانین
  • 58. روش‌های مبتنی بر نمونه (Example-Based Explanations)
  • 59. نمونه‌های نماینده (Prototypes) و نمونه‌های حاشیه‌ای (Criticisms)
  • 60. روش‌های Case-Based Reasoning
  • 61. تفسیر مبتنی بر نمونه‌های نزدیک
  • 62. روش‌های مبتنی بر داده‌های مصنوعی (Counterfactual Explanations)
  • 63. پیدا کردن نزدیک‌ترین نمونه با خروجی متفاوت
  • 64. اهمیت داده‌های مصنوعی در تصمیم‌گیری
  • 65. کاربرد داده‌های مصنوعی در تعامل با مدل
  • 66. روش‌های مبتنی بر تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 67. تحلیل واریانس برای درک اثر متغیرها
  • 68. کاربرد ANOVA در مدل‌های آماری
  • 69. محدودیت‌های ANOVA در مدل‌های پیچیده
  • 70. توضیح‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 71. اهمیت توضیح‌پذیری در LLMs
  • 72. تکنیک‌های توضیح‌پذیری برای LLMs
  • 73. تحلیل توجه (Attention Analysis) در LLMs
  • 74. تفسیر بردارهای جاسازی (Embeddings)
  • 75. روش‌های توضیح‌پذیری برای مدل‌های تولید متن
  • 76. توضیح‌پذیری مدل‌های تولید تصویر
  • 77. تحلیل تأثیر ورودی بر خروجی مدل‌های تولید تصویر
  • 78. تکنیک‌های بصری‌سازی در مدل‌های تولید تصویر
  • 79. کاربرد توضیح‌پذیری در تشخیص تقلب
  • 80. کاربرد توضیح‌پذیری در پزشکی
  • 81. کاربرد توضیح‌پذیری در امور مالی
  • 82. کاربرد توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. مسائل اخلاقی در توضیح‌پذیری هوش مصنوعی
  • 84. حریم خصوصی و توضیح‌پذیری
  • 85. سوگیری (Bias) در مدل‌ها و توضیح‌پذیری
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی توضیح‌پذیری در عمل
  • 87. آینده توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته توضیح‌پذیری
  • 89. توضیح‌پذیری برای مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 90. ارزیابی و اعتبارسنجی روش‌های توضیح‌پذیری
  • 91. استانداردسازی در توضیح‌پذیری
  • 92. توضیح‌پذیری برای کاربران غیرمتخصص
  • 93. پلتفرم‌ها و ابزارهای توضیح‌پذیری

📚 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 تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا