دوره راهنمای جامع تنظیم دقیق مدلهای هوش مصنوعی با بازخورد انسانی (RLHF) و یادگیری نظارتشده (SFT) همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تنظیم دقیق مدلهای هوش مصنوعی با بازخورد انسانی (RLHF) و یادگیری نظارتشده (SFT)
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: آموزش و بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و معماری مدلهای زبانی بزرگ
- 2. نقش تنظیم دقیق در چرخه حیات مدلهای هوش مصنوعی
- 3. مفاهیم پایه در یادگیری نظارتشده برای مدلهای زبانی
- 4. استانداردها و اصول جمعآوری دادههای آموزشی
- 5. پاکسازی و پیشپردازش متون برای آموزش مدل
- 6. تکنیکهای برچسبگذاری دادهها با رویکرد کیفی
- 7. طراحی دستورالعملهای استاندارد برای ارزیابان انسانی
- 8. بررسی سوگیریهای احتمالی در دادههای آموزشی
- 9. ارزیابی کیفیت دادههای SFT و تأثیر آن بر خروجی مدل
- 10. آموزش گامبهگام مدلهای زبانی با روش نظارتشده
- 11. مدیریت حافظه و منابع سختافزاری در فرآیند تنظیم دقیق
- 12. استفاده از روشهای تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (PEFT)
- 13. آشنایی با متدولوژی LoRA در فشردهسازی آموزش
- 14. تنظیم دقیق مبتنی بر دستورالعمل برای بهبود پاسخدهی
- 15. ارزیابی عملکرد مدلهای SFT با معیارهای کمی
- 16. مبانی یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
- 17. تعریف پاداش و مدلسازی ترجیحات انسانی
- 18. طراحی و پیادهسازی مدل پاداش (Reward Model)
- 19. چالشهای همگرایی در یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
- 20. الگوریتم PPO و نقش آن در بهینهسازی مدل
- 21. محدودیتهای مدل پاداش و روشهای جلوگیری از دستکاری
- 22. تکنیکهای تنظیم دقیق مدل برای رعایت اصول اخلاقی و ایمنی
- 23. بهینهسازی پاسخهای مدل برای کاهش توهمات علمی
- 24. استفاده از بازخورد انسانی برای افزایش دقت پاسخها
- 25. تکنیکهای کاهش بیشبرازش در مراحل تنظیم دقیق
- 26. مقایسه روشهای DPO و RLHF در بهبود مدل
- 27. ارزیابی نهایی و تستهای ایمنی مدلهای تنظیم شده
- 28. روشهای استقرار و بهکارگیری مدلهای بهینهسازی شده
- 29. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
- 30. بهروزرسانی مدل با دریافت بازخوردهای ثانویه
- 31. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و حریم خصوصی
- 32. تطبیق خروجیهای مدل با استانداردهای فرهنگی و زبانی
- 33. مدیریت ریسک در کاربردهای حساس مدلهای زبانی
- 34. بررسی آینده یادگیری تقویتی و مدلهای بزرگ زبانی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.