سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب قوانین و مقررات هوش مصنوعی قابل اعتماد

کتاب قوانین و مقررات هوش مصنوعی قابل اعتماد

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 قوانین و مقررات هوش مصنوعی قابل اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و تعریف هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی: یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. انواع شبکه‌های عصبی: پرسپترون، MLP، CNN، RNN
  • 6. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و پردازش داده در هوش مصنوعی
  • 7. اصول جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی، استانداردسازی، حذف داده‌های پرت
  • 9. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 10. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد
  • 11. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 12. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. خوشه‌بندی: K-Means، DBSCAN
  • 15. معرفی الگوریتم‌های یادگیری عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای پردازش توالی
  • 18. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. مدل‌سازی زبانی و تجزیه و تحلیل متن
  • 20. ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن
  • 21. هوش مصنوعی قابل اعتماد: تعریف و اهمیت
  • 22. اصول هوش مصنوعی قابل اعتماد: شفافیت، پاسخگویی، عدالت، قابلیت اطمینان
  • 23. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی: تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری
  • 24. مدل‌های قابل تفسیر: درختان تصمیم، رگرسیون خطی، LIME، SHAP
  • 25. پیاده‌سازی اصول پاسخگویی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 26. مدیریت خطا و ردیابی تصمیمات در هوش مصنوعی
  • 27. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی: تشخیص سوگیری و رفع آن
  • 28. شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 29. روش‌های کاهش سوگیری در فرآیند آموزش مدل
  • 30. تکنیک‌های ارزیابی عدالت مدل‌ها
  • 31. قابلیت اطمینان و استحکام مدل‌های هوش مصنوعی
  • 32. حملات متخاصم (Adversarial Attacks) و دفاع در برابر آن‌ها
  • 33. اعتبار سنجی و تست مدل‌های هوش مصنوعی
  • 34. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 35. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی هوش مصنوعی در ایران
  • 36. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
  • 37. قوانین مرتبط با مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات هوش مصنوعی
  • 38. استانداردهای اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 39. نقش نهادهای نظارتی و حاکمیتی در هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 40. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها و بلاکچین (با تأکید بر جنبه‌های قانونی)
  • 41. قوانین و مقررات وزارت بهداشت در حوزه پزشکی و سلامت دیجیتال
  • 42. قوانین و مقررات وزارت ارشاد در حوزه محتوای دیجیتال و هنر
  • 43. حریم خصوصی در هوش مصنوعی: حفاظت از اطلاعات شخصی
  • 44. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی: گمنام‌سازی، رمزنگاری
  • 45. قوانین مربوط به رضایت آگاهانه برای استفاده از داده‌ها
  • 46. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی: چه کسی مسئول است؟
  • 47. مسئولیت توسعه‌دهنده، کاربر و نهاد ناظر
  • 48. مدل‌های حقوقی برای مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی
  • 49. کاربرد هوش مصنوعی قابل اعتماد در حوزه‌های مختلف
  • 50. هوش مصنوعی قابل اعتماد در پزشکی و سلامت
  • 51. هوش مصنوعی قابل اعتماد در امور مالی و بانکداری (مطابق چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 52. هوش مصنوعی قابل اعتماد در حمل و نقل و خودروهای خودران
  • 53. هوش مصنوعی قابل اعتماد در صنعت و تولید
  • 54. هوش مصنوعی قابل اعتماد در آموزش و پژوهش
  • 55. هوش مصنوعی قابل اعتماد در خدمات عمومی و حکمرانی
  • 56. مطالعات موردی (Case Studies) از پیاده‌سازی هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 57. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی قابل اعتماد در عمل
  • 58. موانع فرهنگی، سازمانی و فنی
  • 59. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 60. آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد و روندهای نوظهور
  • 61. هوش مصنوعی عمومی (AGI) و ملاحظات اخلاقی آن
  • 62. هوش مصنوعی توضیف‌پذیر (XAI) در عمل
  • 63. رشد اخلاق هوش مصنوعی و نقش آن در آینده
  • 64. کاربرد هوش مصنوعی در پیشبرد اهداف ملی و توسعه پایدار
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته در ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 66. استفاده از روش‌های شبیه‌سازی و تست تنش (Stress Testing)
  • 67. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع پیشرفته
  • 68. مطالعه تطبیقی چارچوب‌های بین‌المللی هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 69. مقایسه با چارچوب‌های سازمان ملل و اتحادیه اروپا (با تأکید بر تطابق با قوانین ایران)
  • 70. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی برای کاربردهای حساس
  • 71. هوش مصنوعی در علوم دفاعی و امنیت ملی (با رویکرد قانونی و غیر مخرب)
  • 72. مفاهیم ریسک و مدیریت ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 73. تکنیک‌های مدیریت ریسک برای کاهش آسیب‌پذیری هوش مصنوعی
  • 74. نقش هوش مصنوعی در تحقق اقتصاد مقاومتی (با تأکید بر چارچوب‌های قانونی)
  • 75. آموزش و فرهنگ‌سازی در زمینه هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 76. برنامه‌های آموزشی برای متخصصان و عموم مردم
  • 77. ایجاد فرهنگ سازمانی مبتنی بر اصول هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 78. روش‌های ارزیابی تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 79. مطالعات موردی از پیامدهای مثبت و منفی هوش مصنوعی
  • 80. توسعه ابزارها و پلتفرم‌های متن‌باز برای هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 81. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه هوش مصنوعی قابل اعتماد (با رعایت منافع ملی)
  • 82. آینده پژوهش در هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 83. نقش هوش مصنوعی در حفظ و ارتقاء ارزش‌های خانواده ایرانی-اسلامی
  • 84. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با رویکرد اخلاقی و قانونی
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع (با تأکید بر قوانین زیست‌محیطی)
  • 86. هوش مصنوعی قابل اعتماد در مدیریت بحران و حوادث غیرمترقبه
  • 87. پروتکل‌های امنیتی برای سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 88. حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی در برابر تهدیدات سایبری مرتبط با هوش مصنوعی
  • 89. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی انسان‌محور (Human-Centric AI)
  • 90. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 91. مروری بر جدیدترین پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد در ایران

📚 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.