آموزش تضمین اخلاق در هوش مصنوعی و رفع سوگیری - آخرین آپدیت

پودمان ۱: کاربرد معیارهای عدالت - مبانی Module 1: Fairness Metrics Application - Foundation

• محاسبه برابری جمعیت‌شناختی در داده‌های گزینش منابع انسانی Calculating Demographic Parity in HR Selection Data

پودمان ۲: ارزیابی کاهش سوگیری - کاربرد اصلی Module 2: Bias Mitigation Evaluation - Core Application

• هزینه عدم اقدام در کاهش سوگیری هوش مصنوعی The Cost of Inaction in AI Bias Mitigation

• استراتژی‌های کاهش سوگیری: وزن‌دهی مجدد و پس‌پردازش Bias Mitigation Strategies: Re-weighting and Post-processing

پودمان ۳: تحلیل سوگیری مجموعه‌داده‌ها - یکپارچه‌سازی Module 3: Dataset Bias Analysis - Integration

• پیاده‌سازی نمونه‌برداری مجدد SMOTE برای کاهش سوگیری - اعمال SMOTE و مقایسه عملکرد مدل اصلی در مقابل مدل نمونه‌برداری شده با استفاده از گزارش طبقه‌بندی Implementing SMOTE Re-sampling for Bias Reduction - Apply SMOTE and compare original vs re-sampled model performance using classification report.

ارتباطات مربوط به توازن - ارزیابی Trade-off Communication - Assessment

• تصمیم مدیریتی: ایجاد تعادل بین عملکرد هوش مصنوعی و عدالت The Executive Decision: Balancing AI Performance and Fairness

• ایجاد بصری‌سازی‌های توازن برای ارتباط با ذینفعان Creating Trade-off Visualizations for Stakeholder Communication