کتاب پیش‌بینی رویدادهای آینده با مدل‌های زبان بزرگ: استراتژی‌ها و محدودیت‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی رویدادهای آینده با مدل‌های زبان بزرگ: استراتژی‌ها و محدودیت‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

موضوع میانی: قابلیت‌های پیش‌بینی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. چیستی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. کاربردهای عمومی LLMs در عصر حاضر
• 4. مقدمه‌ای بر مفهوم پیش‌بینی: ضرورت و چالش‌ها
• 5. چرا از LLMs برای پیش‌بینی رویدادهای آینده استفاده کنیم؟
• 6. تاریخچه مختصر مدل‌های پیش‌بینی و تکامل آن‌ها
• 7. نقش و اهمیت داده‌ها در آموزش و عملکرد LLMs
• 8. معماری‌های پایه LLMs: از ترانسفورمرها تا مدل‌های پیشرفته
• 9. پردازش زبان طبیعی (NLP) و جایگاه آن در LLMs
• 10. چالش‌های اساسی در طراحی سیستم‌های پیش‌بینی
• 11. نحوه درک اطلاعات و دانش توسط LLMs
• 12. دانش ضمنی و صریح در مدل‌های زبان بزرگ
• 13. تفاوت بین حافظه، یادگیری و استدلال در LLMs
• 14. قابلیت‌های استدلال و استنتاج LLMs
• 15. شناسایی الگوها و روندهای پنهان توسط LLMs
• 16. مدل‌سازی جهان و شبیه‌سازی واقعیت توسط LLMs
• 17. مفهوم علیّت در LLMs: چالش‌ها و برداشت‌های سطحی
• 18. محدودیت‌های اساسی LLMs در درک عمیق واقعیت
• 19. تاثیر سوگیری‌ها در داده‌های آموزشی بر خروجی LLMs
• 20. مفهوم "هوش" در LLMs و ارتباط آن با پیش‌بینی
• 21. معرفی مقاله "Future Is Unevenly Distributed"
• 22. ایده اصلی مقاله: پیش‌بینی نامتوازن آینده توسط LLMs
• 23. دسته‌بندی وظایف پیش‌بینی بر اساس ویژگی‌های آن‌ها
• 24. نمونه‌هایی از عملکرد نامتوازن LLMs در پیش‌بینی‌های مختلف
• 25. عوامل موثر بر عملکرد متفاوت LLMs در وظایف پیش‌بینی
• 26. نقش کلیدی "نحوه طرح سوال" (What We're Asking) در دقت پیش‌بینی
• 27. تفاوت در پیش‌بینی رویدادهای با قاعده در مقابل رویدادهای بی‌سابقه
• 28. تاثیر حجم و کیفیت داده‌های مرتبط با رویداد بر پیش‌بینی
• 29. بررسی "عدم قطعیت" در پیش‌بینی‌های LLMs و مدیریت آن
• 30. تفاوت رویکرد LLMs در پیش‌بینی‌های کیفی و کمی
• 31. مهندسی پرامپت: اصول، مفاهیم و تکنیک‌ها
• 32. طراحی پرامپت موثر برای استخراج پیش‌بینی‌های دقیق
• 33. پیش‌بینی با پرامپت‌های صفر-شات (Zero-Shot Forecasting)
• 34. بهبود دقت پیش‌بینی با پرامپت‌های چند-شات (Few-Shot Forecasting)
• 35. استفاده از زنجیره فکری (Chain-of-Thought) برای پیش‌بینی‌های پیچیده
• 36. پرامپت‌نویسی برای استخراج اطلاعات تاریخی و زمینه‌ای
• 37. پرامپت‌نویسی برای تحلیل روندها و الگوهای گذشته
• 38. کنترل و کاهش سوگیری‌ها از طریق طراحی هوشمندانه پرامپت
• 39. تنظیم پارامترهای مدل در پرامپت (دما، Top-P) برای بهینه‌سازی خروجی
• 40. پرامپت‌نویسی برای تولید چندین سناریوی پیش‌بینی احتمالی
• 41. استفاده از ساختار سوالات باینری برای پیش‌بینی رویدادها
• 42. گنجاندن محدودیت‌ها و شرایط خاص در پرامپت‌های پیش‌بینی
• 43. تکرار و پالایش پرامپت‌ها برای دستیابی به بهترین نتایج
• 44. تکنیک خود-اصلاحی (Self-Correction) با پرامپت در پیش‌بینی
• 45. پرامپت‌نویسی برای پیش‌بینی رویدادهای نادر و پرخطر
• 46. اهمیت و نقش حیاتی داده‌های ورودی در پیش‌بینی با LLMs
• 47. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش و استنتاج LLMs
• 48. سیستم‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) برای غنی‌سازی پیش‌بینی
• 49. ادغام داده‌های لحظه‌ای (Real-time Data) با LLMs برای به‌روزرسانی پیش‌بینی
• 50. استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی و دانش جهانی
• 51. تحلیل داده‌های تاریخی و سری‌های زمانی با کمک LLMs
• 52. برخورد با داده‌های ناقص، نویزی و ناهمگون
• 53. استخراج ویژگی (Feature Engineering) و نقش آن در LLMs
• 54. معرفی دیتاست‌های مرجع برای آموزش و ارزیابی پیش‌بینی با LLMs
• 55. مدیریت مقیاس‌پذیری داده‌ها برای پروژه‌های پیش‌بینی بزرگ
• 56. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف پیش‌بینی خاص
• 57. رویکردهای یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMs برای پیش‌بینی
• 58. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods) با استفاده از LLMs
• 59. ترکیب LLMs با مدل‌های پیش‌بینی سنتی (مانند ARIMA و Prophet)
• 60. پیش‌بینی احتمالی (Probabilistic Forecasting) با LLMs
• 61. تولید پیش‌بینی‌های کمی و عددی دقیق با LLMs
• 62. پیش‌بینی رویدادهای گسسته و پیوسته
• 63. استفاده از LLMs برای شبیه‌سازی و سناریوسازی آینده
• 64. نقش LLMs در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر پیش‌بینی
• 65. اتوماسیون فرآیندهای پیش‌بینی با کمک LLMs
• 66. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی (مانند MAE, RMSE, MAPE)
• 67. ارزیابی کیفی پیش‌بینی‌های LLMs: اعتبار و انسجام
• 68. مقایسه عملکرد LLMs با مدل‌های Baseline و Baseline انسانی
• 69. ارزیابی قابلیت اطمینان و قطعیت پیش‌بینی‌های LLM
• 70. تحلیل خطاها و منشاء آن‌ها در پیش‌بینی‌های LLM
• 71. معیارهای ارزیابی برای پیش‌بینی‌های احتمالی و عدم قطعیت
• 72. بنچمارک‌های موجود برای ارزیابی توانایی پیش‌بینی LLMs
• 73. چالش‌های ارزیابی پیش‌بینی در محیط‌های پویا و متغیر
• 74. گزارش‌دهی شفاف و صادقانه نتایج پیش‌بینی
• 75. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در سیستم‌های پیش‌بینی
• 76. مشکل توهم‌زایی (Hallucination) در پیش‌بینی‌های LLM
• 77. سوگیری‌های پنهان و نژادی/جنسیتی در پیش‌بینی‌های LLM
• 78. فقدان درک علیّت واقعی و استدلال عمیق توسط LLMs
• 79. مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در جمع‌آوری و استفاده از اطلاعات
• 80. وابستگی LLMs به داده‌های آموزش‌دیده و عدم به‌روزرسانی مستمر
• 81. مقاومت LLMs در برابر اطلاعات جدید و اصلاح پیش‌بینی
• 82. استفاده نادرست و غیرمسئولانه از پیش‌بینی‌های LLM
• 83. پیامدهای اخلاقی و اجتماعی پیش‌بینی‌های خودکار توسط هوش مصنوعی
• 84. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLMs برای پیش‌بینی
• 85. محدودیت LLMs در پیش‌بینی رویدادهای کاملاً بی‌سابقه و نوظهور
• 86. پیش‌بینی روندهای بازار مالی، سهام و ارز
• 87. پیش‌بینی تغییرات اجتماعی، فرهنگی و روندهای مصرف‌کننده
• 88. پیش‌بینی نرخ پذیرش فناوری‌های جدید و نوآوری‌ها
• 89. پیش‌بینی آب و هوا و تاثیرات تغییرات اقلیمی
• 90. پیش‌بینی نیازهای مراقبت‌های بهداشتی و شیوع بیماری‌ها
• 91. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین و لجستیک
• 92. پیش‌بینی رویدادهای سیاسی و ژئوپلیتیک
• 93. کاربرد LLMs در برنامه‌ریزی شهری و مدیریت بحران
• 94. پیش‌بینی رفتار مشتری و شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 95. استفاده از LLMs در تحلیل‌های استراتژیک و برنامه‌ریزی کسب و کار
• 96. مسیرهای بهبود معماری LLMs برای قابلیت‌های پیش‌بینی
• 97. توسعه مدل‌هایی با درک علیّت عمیق‌تر و قابلیت استدلال پیشرفته‌تر
• 98. نقش عامل انسانی در حلقه (Human-in-the-loop) برای بهبود و نظارت
• 99. توسعه LLMs چند-وجهی (Multimodal) برای پیش‌بینی‌های جامع‌تر
• 100. چالش‌ها و مسیرهای تحقیقاتی آینده در زمینه پیش‌بینی با LLMs