دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبانی با یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش با بازخورد انسانی (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. اصول یادگیری ماشین
• 3. مبانی یادگیری عمیق
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 6. ترنسفورمرها و معماری آن‌ها
• 7. مکانیسم توجه در ترنسفورمرها
• 8. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 9. تعبیه‌سازی کلمات و جملات
• 10. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 11. مفاهیم یادگیری تقویتی
• 12. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
• 13. انواع یادگیری تقویتی
• 14. یادگیری تقویتی از طریق عامل-محیط
• 15. تابع پاداش و جریمه
• 16. سیاست عامل در یادگیری تقویتی
• 17. ارزش حالت و ارزش عمل
• 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 19. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 20. یادگیری تقویتی عمقی (Deep RL)
• 21. یادگیری تقویتی از طریق مدل (Model-Based RL)
• 22. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 23. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL)
• 24. یادگیری تقویتی آنلاین (Online RL)
• 25. بازخورد انسانی در یادگیری ماشین
• 26. انواع بازخورد انسانی
• 27. اهمیت بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی
• 28. جمع‌آوری داده‌های بازخورد انسانی
• 29. قالب‌بندی داده‌های بازخورد انسانی
• 30. کیفیت‌سنجی داده‌های بازخورد انسانی
• 31. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 32. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 33. سنجه‌های اتوماتیک ارزیابی
• 34. ارزیابی انسانی مدل‌های زبانی
• 35. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 36. نیاز به بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 37. اهداف بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 38. بهینه‌سازی مبتنی بر بازخورد انسانی
• 39. مراحل بهینه‌سازی با RLHF
• 40. انتخاب مدل زبانی پایه
• 41. تنظیم دقیق مدل زبانی پایه
• 42. آموزش مدل پاداش (Reward Model)
• 43. توسعه مدل پاداش
• 44. ارزیابی مدل پاداش
• 45. بهینه‌سازی مدل زبانی با استفاده از مدل پاداش
• 46. الگوریتم PPO در RLHF
• 47. پیاده‌سازی PPO برای بهینه‌سازی مدل زبانی
• 48. تنظیم ابرپارامترهای PPO
• 49. چالش‌های پیاده‌سازی RLHF
• 50. مقایسه RLHF با روش‌های دیگر بهینه‌سازی
• 51. کاربردهای RLHF در مدل‌های زبانی
• 52. تولید متن خلاقانه
• 53. خلاصه‌سازی متن
• 54. ترجمه ماشینی
• 55. پاسخ به سوالات
• 56. مدل‌های مکالمه‌ای
• 57. تولید محتوای آموزشی
• 58. بهینه‌سازی برای کاربردهای خاص
• 59. اخلاق در مدل‌های زبانی
• 60. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 61. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 62. شفافیت در مدل‌های زبانی
• 63. قابلیت تفسیر مدل‌های زبانی
• 64. امنیت در مدل‌های زبانی
• 65. حریم خصوصی در مدل‌های زبانی
• 66. ملاحظات شرعی در تولید محتوای آموزشی
• 67. استانداردهای محتوای آموزشی در ایران
• 68. چارچوب‌های قانونی محتوای دیجیتال
• 69. حدود شرعی در تولید محتوا
• 70. رعایت موازین اسلامی در مدل‌های زبانی
• 71. تولید محتوای سازگار با ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 72. ملاحظات فرهنگی در مدل‌های زبانی
• 73. تأثیر مدل‌های زبانی بر فرهنگ
• 74. حفظ هویت فرهنگی در عصر دیجیتال
• 75. طراحی مدل‌های زبانی مسئولانه
• 76. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 77. نقش پژوهشگران و توسعه‌دهندگان
• 78. آینده مدل‌های زبانی و RLHF
• 79. روندهای نوین در RLHF
• 80. چالش‌های آینده RLHF
• 81. فرصت‌های آتی در حوزه مدل‌های زبانی
• 82. پتانسیل مدل‌های زبانی برای پیشرفت علمی
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی در علوم اسلامی
• 84. مدل‌های زبانی و پژوهش‌های دینی
• 85. تولید محتوای آموزشی دینی با مدل‌های زبانی
• 86. ارزیابی انطباق محتوای دینی با چارچوب رسمی
• 87. پروژه‌های عملی در RLHF
• 88. پیاده‌سازی یک سیستم RLHF ساده
• 89. تجزیه و تحلیل نتایج پروژه
• 90. ارائه‌ی گزارش پروژه
• 91. مباحث پیشرفته در RLHF
• 92. روش‌های پیشرفته جمع‌آوری بازخورد
• 93. مدل‌های پاداش پیچیده‌تر
• 94. بهینه‌سازی چند هدفه
• 95. یادگیری تقویتی از طریق ترجیحات (Preference Learning)
• 96. کاربرد یادگیری ترجیحات در مدل‌های زبانی
• 97. مقایسه RLHF با یادگیری ترجیحات
• 98. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 99. روش‌های نوین ارزیابی انسانی
• 100. نکات کلیدی در طراحی سیستم‌های RLHF مؤثر