دوره راهنمای جامع ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار Braintrust همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار Braintrust

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: ارزیابی و تضمین کیفیت مدل‌های زبانی (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ارزیابی هوش مصنوعی در چرخه حیات مدل‌های زبانی
• 2. اهمیت تضمین کیفیت در توسعه کاربردهای هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه در ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. چالش‌های ارزیابی خروجی‌های متنی مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد در ارزیابی مدل
• 6. معرفی پلتفرم Braintrust برای مدیریت ارزیابی‌ها
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط کاری Braintrust
• 8. ساختار و سلسله‌مراتب پروژه‌ها در Braintrust
• 9. ایجاد و مدیریت مجموعه‌های داده‌ای تست در ارزیابی
• 10. تکنیک‌های طراحی پرامپت برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها
• 11. روش‌های ارزیابی خودکار با استفاده از مدل‌های داور
• 12. تعریف معیارهای کیفی بر اساس منطق کسب‌وکار
• 13. استفاده از معیارهای آماری در سنجش دقت مدل
• 14. روش‌های ارزیابی مبتنی بر شباهت معنایی و ساختاری
• 15. طراحی و اجرای آزمون‌های ارزیابی در محیط آزمایشگاهی
• 16. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با استفاده از ارزیابی‌های موازی
• 17. مدیریت نسخه‌بندی پرامپت‌ها و تأثیر آن بر کیفیت خروجی
• 18. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی نقاط ضعف در پاسخ‌دهی
• 19. روش‌های ارزیابی انسانی و ترکیب آن با ارزیابی خودکار
• 20. تکنیک‌های کاهش توهمات مدل در حوزه‌های تخصصی
• 21. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و واقعی
• 22. تحلیل بازخورد کاربران و تبدیل آن به معیارهای ارزیابی
• 23. بهینه‌سازی پرامپت‌ها بر اساس نتایج ارزیابی‌های دوره‌ای
• 24. استفاده از تست‌های واحد برای تضمین پایداری مدل
• 25. یکپارچه‌سازی ابزارهای ارزیابی در خط لوله استقرار مدل
• 26. بررسی استانداردهای اخلاقی و ایمنی در ارزیابی خروجی‌ها
• 27. ارزیابی مدل در برابر سوگیری‌های احتمالی در متون فارسی
• 28. تطبیق خروجی‌های مدل با الزامات قانونی و محتوایی
• 29. مدیریت هزینه‌های پردازشی در فرآیند ارزیابی مستمر
• 30. گزارش‌گیری و تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده از ارزیابی‌ها
• 31. استفاده از داشبوردهای Braintrust برای تحلیل روندها
• 32. بهبود مستمر مدل بر اساس حلقه‌های بازخورد ارزیابی
• 33. ارزیابی دقت مدل در پاسخ به سوالات فنی و تخصصی
• 34. اصول تست نفوذ اخلاقی برای بررسی امنیت خروجی‌های مدل
• 35. روش‌های مستندسازی نتایج ارزیابی برای تیم‌های فنی
• 36. تسهیل همکاری میان متخصصان داده و تحلیل‌گران محتوا
• 37. پیاده‌سازی استراتژی‌های تست مدل در پروژه‌های مقیاس‌پذیر
• 38. شناسایی رفتارهای غیرمنتظره مدل در شرایط مرزی
• 39. نقش ارزیابی در کاهش ریسک‌های عملیاتی مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. چشم‌انداز آینده ارزیابی مدل‌های زبانی در ایران و جهان