دوره مدل‌سازی انتخاب با LLM: راهنمای عملی پرامپتینگ، تعیین مشخصات و تخمین مدل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی انتخاب با LLM: راهنمای عملی پرامپتینگ، تعیین مشخصات و تخمین مدل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در مدل‌سازی انتخاب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌سازی انتخاب: مفاهیم و تعاریف کلیدی
• 2. انواع مدل‌های انتخاب: گسسته، پیوسته و رتبه‌بندی
• 3. مرور روش‌های سنتی تخمین مدل‌های انتخاب
• 4. محدودیت‌های روش‌های سنتی و نیاز به رویکردهای جدید
• 5. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و معماری آن‌ها
• 6. توانایی‌های LLM در پردازش زبان طبیعی و تولید متن
• 7. کاربردهای LLM در حوزه‌های مختلف علم داده
• 8. پتانسیل LLM در تسهیل و بهبود مدل‌سازی انتخاب
• 9. مقاله "Can large language models assist choice modelling?" مرور و بررسی
• 10. استراتژی‌های پرامپتینگ: مفاهیم و اصول اولیه
• 11. انواع پرامپتینگ: صفر-شات، یک-شات و چند-شات
• 12. تاثیر پرامپت‌های مختلف بر عملکرد LLM
• 13. طراحی پرامپت‌های موثر برای مدل‌سازی انتخاب
• 14. تعیین مشخصات مدل انتخاب با استفاده از LLM: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 15. استخراج ویژگی‌های مرتبط از داده‌های متنی با LLM
• 16. استفاده از LLM برای شناسایی ترجیحات و نظرات افراد
• 17. تولید توصیف‌گرهای جایگزین با استفاده از LLM
• 18. ایجاد ماتریس‌های طراحی آزمایش با کمک LLM
• 19. تخمین مدل‌های انتخاب با استفاده از خروجی LLM: رویکردها و چالش‌ها
• 20. تبدیل خروجی متنی LLM به داده‌های کمی برای تخمین مدل
• 21. توسعه توابع سودمندی با کمک LLM
• 22. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 23. ادغام LLM با نرم‌افزارهای تخصصی مدل‌سازی انتخاب
• 24. ارزیابی عملکرد LLM در مدل‌سازی انتخاب: معیارها و روش‌ها
• 25. مقایسه نتایج LLM با روش‌های سنتی مدل‌سازی
• 26. سنجش دقت، صحت و قابلیت تعمیم مدل‌های مبتنی بر LLM
• 27. شناسایی نقاط قوت و ضعف LLM در سناریوهای مختلف
• 28. بررسی انواع LLM برای مدل‌سازی انتخاب: GPT-3، LaMDA و دیگران
• 29. مقایسه قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل‌های مختلف
• 30. انتخاب LLM مناسب برای پروژه مدل‌سازی انتخاب
• 31. پیاده‌سازی عملی مدل‌سازی انتخاب با LLM: گام به گام
• 32. ایجاد مجموعه داده و آماده‌سازی برای LLM
• 33. طراحی و اجرای پرامپت‌های مختلف
• 34. تفسیر خروجی LLM و تبدیل آن به داده‌های ساخت‌یافته
• 35. تخمین مدل انتخاب با استفاده از داده‌های تولید شده توسط LLM
• 36. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل نهایی
• 37. مثال‌های کاربردی: مدل‌سازی انتخاب در حوزه‌های مختلف (حمل و نقل، بازاریابی، بهداشت)
• 38. مدل‌سازی انتخاب وسیله نقلیه با استفاده از LLM
• 39. مدل‌سازی انتخاب محصول با استفاده از بررسی‌های متنی
• 40. مدل‌سازی انتخاب درمان پزشکی بر اساس توصیه‌های LLM
• 41. حل مسائل پیچیده مدل‌سازی انتخاب با LLM: غلبه بر چالش‌ها
• 42. مقابله با داده‌های از دست رفته و ناقص با LLM
• 43. مدیریت ناهمگنی در ترجیحات افراد با LLM
• 44. بهبود قابلیت تفسیر مدل‌های انتخاب با استفاده از توضیحات LLM
• 45. اخلاق و ملاحظات قانونی در استفاده از LLM برای مدل‌سازی انتخاب
• 46. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 47. جلوگیری از سوگیری و تبعیض در نتایج مدل
• 48. شفافیت و پاسخگویی در استفاده از LLM
• 49. آینده مدل‌سازی انتخاب با LLM: روندها و پیش‌بینی‌ها
• 50. توسعه LLM های تخصصی برای مدل‌سازی انتخاب
• 51. ادغام LLM با سایر فناوری‌های هوش مصنوعی
• 52. نقش LLM در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
• 53. مدل‌سازی انتخاب ترجیحات ناگفته با LLM
• 54. استفاده از LLM برای درک بهتر فرآیندهای شناختی در تصمیم‌گیری
• 55. به کارگیری LLM برای پیش‌بینی تغییرات در ترجیحات
• 56. مدل‌سازی انتخاب در محیط‌های پویا با LLM
• 57. بهینه‌سازی پرامپت برای سناریوهای پیچیده
• 58. تفسیر متن‌های بلند برای مدل‌سازی انتخاب
• 59. بهبود دقت مدل با استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی
• 60. استفاده از LLM برای ایجاد مدل‌های انتخاب شخصی‌سازی شده
• 61. سنجش عدم قطعیت در نتایج LLM
• 62. توسعه رابط‌های کاربری برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
• 63. ترکیب داده‌های متنی و عددی در مدل‌سازی انتخاب
• 64. استفاده از LLM برای تشخیص تقلب در داده‌های انتخاب
• 65. مدل‌سازی انتخاب در شبکه‌های اجتماعی با LLM
• 66. تشخیص احساسات و نظرات با استفاده از LLM
• 67. استفاده از LLM برای تحلیل روندها در داده‌های انتخاب
• 68. ساخت داشبوردهای بصری برای نمایش نتایج مدل‌سازی
• 69. کار با داده‌های بزرگ در مدل‌سازی انتخاب با LLM
• 70. بهینه‌سازی کد برای پردازش سریع داده‌ها
• 71. استفاده از خدمات ابری برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
• 72. استفاده از LLM برای تولید گزارش‌های خودکار از نتایج مدل‌سازی
• 73. به کارگیری LLM برای آموزش مدل‌های انتخاب به سایرین
• 74. ایجاد مدل‌های انتخاب قابل فهم برای غیرمتخصصان
• 75. بررسی مطالعات موردی موفق در استفاده از LLM برای مدل‌سازی انتخاب
• 76. بررسی نمونه‌های ناموفق و درس‌های آموخته شده
• 77. استفاده از LLM برای شناسایی فرصت‌های جدید در مدل‌سازی انتخاب
• 78. ادغام LLM با سایر ابزارهای تحلیل داده
• 79. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
• 80. ساخت مدل‌های انتخاب تعاملی با LLM
• 81. به اشتراک‌گذاری نتایج مدل‌سازی انتخاب با LLM به صورت آنلاین
• 82. درک عمیق‌تر از تصمیم‌گیری انسان با LLM
• 83. استفاده از LLM برای بهبود سیاست‌گذاری
• 84. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌سازی انتخاب
• 85. محدودیت‌های LLM در مدل‌سازی انتخاب
• 86. ابزارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های انتخاب با LLM
• 87. چگونه یک استراتژی مدل‌سازی انتخاب با LLM ایجاد کنیم
• 88. اجتناب از سوگیری در پرامپتینگ و داده‌ها
• 89. بهینه‌سازی مصرف منابع در استفاده از LLM
• 90. مدل‌سازی انتخاب در زمان واقعی با LLM
• 91. توسعه کتابخانه‌های متن‌باز برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
• 92. بررسی روند انتشار مقالات علمی مرتبط با مدل‌سازی انتخاب با LLM
• 93. آینده تحقیقات در زمینه مدل‌سازی انتخاب با LLM