دوره اصول و روش‌های علمی سنجش عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در کاربردهای سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و روش‌های علمی سنجش عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در کاربردهای سازمانی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی و تضمین کیفیت سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. نقش ارزیابی در چرخه حیات توسعه سامانه‌های هوشمند سازمانی
• 3. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد برای مدل‌های زبانی
• 4. تفاوت‌های ارزیابی کیفی و کمی در هوش مصنوعی
• 5. شناسایی نیازمندی‌های عملیاتی برای استقرار مدل‌ها در سازمان
• 6. استانداردهای دقت و صحت در پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
• 7. روش‌شناسی ارزیابی مبتنی بر مجموعه داده‌های مرجع
• 8. معیارهای سنجش درک متن و استدلال منطقی مدل
• 9. ارزیابی قابلیت‌های تولید متن و رعایت دستور زبان فارسی
• 10. استفاده از مدل‌های زبانی به عنوان داور در فرایند ارزیابی
• 11. بررسی سوگیری‌های احتمالی در خروجی مدل و راهکارهای کاهش آن
• 12. سنجش میزان توهم و عدم قطعیت در پاسخ‌های مدل
• 13. ارزیابی ایمنی و امنیت خروجی‌ها در محیط‌های سازمانی
• 14. پایش و کنترل کیفیت پاسخ‌ها در کاربردهای پرسش و پاسخ
• 15. روش‌های ارزیابی سرعت پاسخ‌دهی و بهره‌وری منابع پردازشی
• 16. تحلیل عملکرد مدل در استخراج اطلاعات از اسناد سازمانی
• 17. سنجش توانایی مدل در خلاصه سازی دقیق و وفادار به متن
• 18. ارزیابی قابلیت‌های کدنویسی و تحلیل منطقی در مدل‌های برنامه‌نویسی
• 19. روش‌های ارزیابی مدل در محیط‌های چندزبانه با تمرکز بر فارسی
• 20. تکنیک‌های انسانی در ارزیابی کیفیت خروجی‌ها
• 21. طراحی پرسشنامه‌های ارزیابی برای کاربران نهایی
• 22. تحلیل بازخورد کاربران به عنوان شاخص کیفیت
• 23. تلفیق معیارهای خودکار و ارزیابی انسانی در گزارش‌دهی
• 24. روش‌های ردیابی عملکرد مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
• 25. مدیریت تغییرات مدل و تأثیر آن بر کیفیت خروجی
• 26. استفاده از تکنیک‌های تست نفوذ برای ارزیابی تاب‌آوری مدل
• 27. ارزیابی انطباق پاسخ‌ها با دستورالعمل‌های سازمانی و شرعی
• 28. مستندسازی نتایج ارزیابی و تهیه گزارش‌های مدیریتی
• 29. اصول اخلاقی در توسعه و ارزیابی سامانه‌های هوشمند
• 30. بهینه‌سازی مستمر مدل بر اساس نتایج ارزیابی‌های دوره‌ای
• 31. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی و فنی
• 32. ارزیابی میزان انطباق مدل با استانداردهای بومی و ملی
• 33. راهکارهای کاهش هزینه‌های ارزیابی در مقیاس سازمانی
• 34. بررسی پایداری عملکرد مدل در طول زمان
• 35. نقش بازخورد متخصصان حوزه در بهبود دقت مدل
• 36. تعریف شاخص‌های رضایت‌مندی در کاربردهای سازمانی
• 37. ارزیابی مقایسه‌ای میان مدل‌های متن‌باز و تجاری
• 38. بررسی محدودیت‌های مدل در پردازش داده‌های حساس سازمانی
• 39. روش‌های اعتبارسنجی خروجی‌های مدل در سیستم‌های تصمیم‌یار
• 40. اصول نهایی در تدوین نقشه راه ارزیابی کیفی هوش مصنوعی