کتاب ارزیابی دقیق مدل‌های هوش مصنوعی عمومی (GPAI): راهنمای جامع اعتبار و بازتولیدپذیری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی دقیق مدل‌های هوش مصنوعی عمومی (GPAI): راهنمای جامع اعتبار و بازتولیدپذیری

موضوع کلی: علوم ارزیابی هوش مصنوعی

موضوع میانی: اصول و چارچوب‌های ارزیابی دقیق هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی عمومی (GPAI)
• 2. تعریف و ویژگی‌های کلیدی GPAI
• 3. چالش‌های منحصر به فرد ارزیابی GPAI
• 4. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. متریک‌های ارزیابی پایه‌ای در یادگیری ماشین (Accuracy, Precision, Recall)
• 6. محدودیت‌های متریک‌های پایه در ارزیابی GPAI
• 7. مقدمه‌ای بر مقاله "Preliminary suggestions for rigorous GPAI model evaluations"
• 8. اهمیت ارزیابی دقیق در توسعه GPAI
• 9. چارچوب کلی ارزیابی GPAI (بر اساس مقاله)
• 10. ابعاد اصلی ارزیابی GPAI (Generalizability, Performance, Adaptability, Interpretability)
• 11. تعریف و اهمیت اعتبار (Validity) در ارزیابی GPAI
• 12. انواع اعتبار (Content Validity, Construct Validity, Criterion Validity)
• 13. روش‌های تضمین اعتبار محتوا در ارزیابی GPAI
• 14. تعریف و اهمیت پایایی (Reliability) در ارزیابی GPAI
• 15. انواع پایایی (Test-Retest Reliability, Inter-rater Reliability)
• 16. روش‌های افزایش پایایی در ارزیابی GPAI
• 17. تعریف و اهمیت بازتولیدپذیری (Reproducibility) در ارزیابی GPAI
• 18. سطوح مختلف بازتولیدپذیری (Computational Reproducibility, Empirical Reproducibility)
• 19. روش‌های تسهیل بازتولیدپذیری در ارزیابی GPAI
• 20. طراحی آزمایش‌های ارزیابی GPAI: اصول کلی
• 21. تعریف سناریوهای ارزیابی (Evaluation Scenarios)
• 22. ایجاد سناریوهای ارزیابی معتبر و پایدار
• 23. استفاده از داده‌های واقعی در ارزیابی GPAI
• 24. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای ارزیابی GPAI
• 25. تکنیک‌های نمونه‌گیری داده (Sampling Techniques) برای ارزیابی GPAI
• 26. متریک‌های ارزیابی پیشرفته برای GPAI: رویکرد چند بعدی
• 27. ارزیابی توانایی تعمیم‌پذیری (Generalizability) GPAI
• 28. ارزیابی عملکرد (Performance) GPAI در وظایف مختلف
• 29. ارزیابی قابلیت انطباق‌پذیری (Adaptability) GPAI با محیط‌های جدید
• 30. ارزیابی قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) GPAI: اهمیت و روش‌ها
• 31. تفسیرپذیری در سطح مدل (Model-level Interpretability)
• 32. تفسیرپذیری در سطح نمونه (Instance-level Interpretability)
• 33. استفاده از تکنیک‌های Explainable AI (XAI) در ارزیابی GPAI
• 34. ارزیابی سوگیری (Bias) در مدل‌های GPAI
• 35. انواع سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 36. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری در GPAI
• 37. ارزیابی انصاف (Fairness) در مدل‌های GPAI
• 38. متریک‌های سنجش انصاف در ارزیابی GPAI
• 39. ارزیابی امنیت (Security) مدل‌های GPAI
• 40. حملات Adversarial و روش‌های مقابله با آن‌ها
• 41. ارزیابی استحکام (Robustness) مدل‌های GPAI در برابر نویز و داده‌های نامطمئن
• 42. ارزیابی پایداری (Stability) مدل‌های GPAI در طول زمان
• 43. بررسی مفهوم Drift در مدل‌های GPAI
• 44. ارزیابی مصرف منابع (Resource Consumption) مدل‌های GPAI
• 45. اندازه‌گیری مصرف انرژی، حافظه و زمان پردازش
• 46. مقایسه مدل‌های GPAI: روش‌ها و چالش‌ها
• 47. تعیین معیارهای مقایسه منصفانه
• 48. استانداردسازی فرآیند ارزیابی GPAI
• 49. نقش بنچمارک‌ها (Benchmarks) در ارزیابی GPAI
• 50. بررسی بنچمارک‌های موجود برای GPAI
• 51. ایجاد بنچمارک‌های جدید و معتبر
• 52. گزارش‌دهی نتایج ارزیابی GPAI: اصول و استانداردها
• 53. مستندسازی کامل فرآیند ارزیابی
• 54. ارائه شفاف نتایج و محدودیت‌ها
• 55. استفاده از نمودارها و جداول برای نمایش داده‌ها
• 56. نقش ارزیابی انسانی (Human Evaluation) در ارزیابی GPAI
• 57. جمع‌آوری بازخورد از کاربران انسانی
• 58. تکنیک‌های ارزیابی توسط متخصصان (Expert Evaluation)
• 59. بررسی مطالعات موردی ارزیابی GPAI: مثال‌های عملی
• 60. تحلیل نقاط قوت و ضعف روش‌های ارزیابی مختلف
• 61. آینده ارزیابی GPAI: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 62. نقش نوآوری در متریک‌ها و روش‌های ارزیابی
• 63. اهمیت اخلاق در ارزیابی GPAI
• 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه و ارزیابی GPAI
• 65. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) به عنوان نمونه‌ای از GPAI
• 66. چالش‌های ارزیابی LLMs (طول متن، خلاقیت، درک مفهوم)
• 67. متریک‌های خاص برای ارزیابی LLMs (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 68. ارزیابی مدل‌های Vision-Language به عنوان نمونه‌ای از GPAI
• 69. چالش‌های ارزیابی Vision-Language (درک چندوجهی، تعامل بین حواس)
• 70. متریک‌های خاص برای ارزیابی Vision-Language
• 71. ارزیابی مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) به عنوان GPAI
• 72. ادغام نتایج ارزیابی از ابعاد مختلف
• 73. متدهای ارزیابی مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-Based Evaluation)
• 74. نقش شبیه‌سازی در ارزیابی سناریوهای پیچیده
• 75. بررسی ابزارهای شبیه‌سازی برای ارزیابی GPAI
• 76. ارزیابی مدل‌های تصمیم‌گیری (Decision-Making Models)
• 77. ارزیابی عملکرد در محیط‌های پویا و غیرقطعی
• 78. متدهای ارزیابی مبتنی بر پاداش (Reward-Based Evaluation)
• 79. ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Models)
• 80. تعیین توابع پاداش مناسب برای یادگیری تقویتی
• 81. ارزیابی عملکرد در طول فرآیند یادگیری
• 82. ارزیابی مدل‌های خودیادگیر (Self-Supervised Learning Models)
• 83. چالش‌های ارزیابی مدل‌های بدون برچسب
• 84. استفاده از وظایف Downstream برای ارزیابی خودیادگیری
• 85. ارزیابی انتقال یادگیری (Transfer Learning) در GPAI
• 86. ارزیابی عملکرد در وظایف جدید با داده‌های محدود
• 87. اهمیت دانش دامنه (Domain Knowledge) در ارزیابی GPAI
• 88. روش‌های ادغام دانش دامنه در فرآیند ارزیابی
• 89. بررسی نقش داده‌های برچسب‌دار (Labeled Data) در ارزیابی GPAI
• 90. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار با کیفیت بالا
• 91. ارزیابی مدل‌های یادگیری فعال (Active Learning Models)
• 92. بهینه‌سازی فرآیند برچسب‌گذاری داده‌ها
• 93. ارزیابی مدل‌های Federated Learning
• 94. چالش‌های ارزیابی در محیط‌های توزیع‌شده
• 95. محاسبات حریم خصوصی در ارزیابی GPAI
• 96. ادغام ارزیابی در چرخه حیات توسعه GPAI
• 97. بررسی رویکردهای Agile و DevOps در ارزیابی GPAI
• 98. نقش بازخورد در بهبود مدل‌های GPAI
• 99. ارزیابی اخلاقی (Ethical Evaluation) GPAI
• 100. بررسی تاثیرات اجتماعی و اخلاقی مدل‌های GPAI