دوره هوش مصنوعی قابل اعتماد در مدل‌های زبانی بزرگ: فرصت‌ها و چالش‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی قابل اعتماد در مدل‌های زبانی بزرگ: فرصت‌ها و چالش‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی قابل اعتماد در عصر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تعاریف و پارادایم‌های Trustworthy AI در LLMs
• 3. چالش‌های اخلاقی در توسعه و استقرار مدل‌های زبانی
• 4. مبانی ریاضی و آماری دقت و قابلیت اطمینان مدل
• 5. بررسی مسئله توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی
• 6. انواع توهم: توهم فکت‌محور و توهم منطقی
• 7. روش‌های شناسایی و تشخیص توهم در خروجی‌های LLM
• 8. استراتژی‌های کاهش توهم با استفاده از RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 9. نقش پایگاه داده‌های برداری در افزایش قابلیت اطمینان
• 10. مبانی سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی مدل‌های زبانی
• 11. انواع سوگیری: سوگیری جنسیتی، نژادی، فرهنگی و سیاسی
• 12. روش‌های اندازه‌گیری و کمی‌سازی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 13. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مرحله پیش‌آموزش (Pre-training)
• 14. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مرحله تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 15. امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ و حملات Adversarial
• 16. حملات Prompt Injection و روش‌های مقابله با آن‌ها
• 17. حملات Jailbreaking و چالش‌های کنترل خروجی
• 18. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش و استنتاج
• 19. تکنیک‌های Differential Privacy برای مدل‌های زبانی
• 20. مفهوم مسمومیت داده (Data Poisoning) در LLMs
• 21. تفسیرپذیری (Explainability) در مدل‌های زبانی بزرگ
• 22. چالش جعبه سیاه (Black Box) در معماری ترنسفورمرها
• 23. روش‌های Local Explainability برای تحلیل پاسخ‌های مدل
• 24. روش‌های Global Explainability برای درک رفتار کلی مدل
• 25. ارزیابی قابلیت اطمینان با استفاده از بنچمارک‌های استاندارد
• 26. معیارهای ارزیابی انسانی در مقابل ارزیابی‌های خودکار
• 27. طراحی پروتکل‌های تست ایمنی برای مدل‌های زبانی
• 28. مدیریت ریسک در سیستم‌های مبتنی بر عامل (Agentic AI)
• 29. قابلیت بازرسی (Auditability) و مستندسازی مدل‌ها
• 30. رعایت استانداردهای جهانی و قوانین تنظیم‌گری (مثل EU AI Act)
• 31. چالش‌های حقوقی مالکیت معنطقی و کپی‌رایت در خروجی‌های LLM
• 32. فرصت‌های تجاری هوش مصنوعی قابل اعتماد در صنایع حساس
• 33. استقرار مدل‌های زبانی در حوزه‌های پزشکی و حقوقی
• 34. پیاده‌سازی لایه‌های نظارتی (Guardrails) در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 35. طراحی چرخه حیات ایمن برای مدل‌های زبانی (LLMOps)
• 36. آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد و مسیر رسیدن به AGI ایمن