دوره تربیت ربات‌های اخلاق‌مدار: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از یادگیری نظارت شده و اصول اقتصادی-اخلاقی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تربیت ربات‌های اخلاق‌مدار: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از یادگیری نظارت شده و اصول اقتصادی-اخلاقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی، اخلاق و اقتصاد

موضوع میانی: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با ارزش‌های اخلاقی و اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. فهمیدن مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معماری‌های کلیدی LLMs (مانند ترانسفورمرها)
• 5. محدودیت‌های فعلی LLMs
• 6. اهمیت همسوسازی LLMs با ارزش‌های انسانی
• 7. اخلاق در هوش مصنوعی: چرا مهم است؟
• 8. مبانی فلسفه اخلاق
• 9. نظریه‌های اخلاقی کلیدی (فایده‌گرایی، وظیفه‌گرایی، اخلاق فضیلت)
• 10. تعریف عقلانیت در تصمیم‌گیری
• 11. مدل‌های اقتصادی رفتاری
• 12. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
• 13. کاربرد نظریه بازی‌ها در تعاملات عاملان هوشمند
• 14. مفهوم "ترجیحات" در هوش مصنوعی
• 15. انواع ترجیحات: عقلانی، اخلاقی، اقتصادی
• 16. چالش‌های همسوسازی ترجیحات LLMs
• 17. مفهوم "عامل" (Agent) در هوش مصنوعی
• 18. عوامل هوشمند و نحوه تعامل آن‌ها
• 19. چالش‌های رفتار غیرمنتظره عوامل هوشمند
• 20. معرفی مقاله "Aligning Large Language Model Agents with Rational and Moral Preferences: A Supervised Fine-Tuning Approach"
• 21. اهمیت رویکرد یادگیری نظارت شده (Supervised Fine-Tuning)
• 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در همسوسازی
• 23. محدودیت‌های یادگیری تقویتی در همسوسازی اخلاقی
• 24. تشریح رویکرد SFT برای همسوسازی LLMs
• 25. فرایند جمع‌آوری داده برای SFT
• 26. اصول طراحی مجموعه داده‌های همسوسازی
• 27. نمونه‌سازی ترجیحات عقلانی در مجموعه داده
• 28. نمونه‌سازی ترجیحات اخلاقی در مجموعه داده
• 29. نمونه‌سازی ترجیحات اقتصادی در مجموعه داده
• 30. تعریف "همسوسازی" (Alignment) به صورت دقیق
• 31. معیارهای ارزیابی همسوسازی LLMs
• 32. سنجه‌های کمی برای سنجش همسوسازی
• 33. سنجه‌های کیفی برای سنجش همسوسازی
• 34. تکنیک‌های ارزیابی مبتنی بر انسانی
• 35. اهمیت "قضاوت‌های انسانی" (Human Judgments)
• 36. فرایند جمع‌آوری قضاوت‌های انسانی برای ارزیابی
• 37. طراحی پرسشنامه‌ها و سناریوها برای قضاوت انسانی
• 38. چالش‌های bias در قضاوت‌های انسانی
• 39. روش‌های کاهش bias در جمع‌آوری داده
• 40. مفهوم "کارایی" (Efficiency) در عوامل هوشمند
• 41. مفهوم "انصاف" (Fairness) در عوامل هوشمند
• 42. مفهوم "شفافیت" (Transparency) در عوامل هوشمند
• 43. پیاده‌سازی SFT برای همسوسازی عقلانی
• 44. فرایند fine-tuning با استفاده از داده‌های عقلانی
• 45. ارزیابی عامل پس از fine-tuning عقلانی
• 46. پیاده‌سازی SFT برای همسوسازی اخلاقی
• 47. فرایند fine-tuning با استفاده از داده‌های اخلاقی
• 48. ارزیابی عامل پس از fine-tuning اخلاقی
• 49. پیاده‌سازی SFT برای همسوسازی اقتصادی
• 50. فرایند fine-tuning با استفاده از داده‌های اقتصادی
• 51. ارزیابی عامل پس از fine-tuning اقتصادی
• 52. ترکیب همسوسازی عقلانی، اخلاقی و اقتصادی
• 53. رویکردهای ترکیبی SFT
• 54. طراحی سناریوهای پیچیده برای ارزیابی ترکیبی
• 55. تحلیل تعارض بین ترجیحات مختلف
• 56. مدل‌سازی ترجیحات چندوجهی
• 57. فرایند fine-tuning با در نظر گرفتن اولویت‌بندی ترجیحات
• 58. اهمیت "کاستومایزیشن" (Customization) در SFT
• 59. تنظیم پارامترهای fine-tuning
• 60. انتخاب معماری مدل پایه مناسب
• 61. تنظیم اندازه batch و نرخ یادگیری
• 62. تکنیک‌های regularization برای جلوگیری از overfitting
• 63. اهمیت "مداخله انسانی" (Human Intervention) در فرایند
• 64. انواع مداخله انسانی در SFT
• 65. نقش "مربی" (Coach) در SFT
• 66. طراحی دستورالعمل‌ها (Prompts) برای SFT
• 67. تاثیر طراحی prompt بر همسوسازی
• 68. استفاده از few-shot prompting در SFT
• 69. استفاده از zero-shot prompting در SFT
• 70. مفاهیم پیشرفته در SFT
• 71. Transfer learning برای همسوسازی
• 72. Meta-learning برای تطبیق‌پذیری عامل
• 73. Continual learning برای بروزرسانی همسوسازی
• 74. کاربرد SFT در سناریوهای واقعی
• 75. تولید محتوای اخلاقی
• 76. سیستم‌های توصیه‌گر اخلاقی
• 77. عوامل در بازی‌های شبیه‌سازی شده
• 78. مدیریت منابع با رویکرد اقتصادی-اخلاقی
• 79. ربات‌های مشاور اقتصادی
• 80. توسعه ربات‌های مسئولیت‌پذیر (Responsible AI)
• 81. چالش‌های اخلاقی در توسعه LLMs
• 82. Bias در داده‌ها و مدل‌ها
• 83. تبعیض و نابرابری
• 84. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 85. قابلیت اطمینان و ایمنی
• 86. مسئولیت‌پذیری و پاسخگویی
• 87. مواجهه با پیامدهای ناخواسته
• 88. مسائل حقوقی و نظارتی
• 89. اهمیت "تفسیرپذیری" (Interpretability) مدل‌ها
• 90. روش‌های افزایش تفسیرپذیری
• 91. ارتباط تفسیرپذیری با همسوسازی
• 92. روش‌های ارزیابی قوی (Robust Evaluation)
• 93. آزمون‌های adversarial برای سنجش پایداری
• 94. سنجش تعمیم‌پذیری (Generalization)
• 95. اهمیت "فهم عمیق" (Deep Understanding) مفاهیم
• 96. فرایند fine-tuning برای درک مفاهیم انتزاعی
• 97. استفاده از knowledge graphs در SFT
• 98. ترکیب SFT با روش‌های دیگر همسوسازی
• 99. ترکیب SFT با یادگیری فعال (Active Learning)
• 100. ترکیب SFT با یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF)