کتاب راهنمای جامع ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
  • 3. انواع مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 4. معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
  • 6. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
  • 7. چالش‌های ارزیابی LLMs
  • 8. اهمیت ارزیابی دقیق LLMs
  • 9. متریک‌های ارزیابی پایه در NLP
  • 10. دقت (Accuracy) و معیارهای مشابه
  • 11. فراخوانی (Recall) و دقت (Precision)
  • 12. امتیاز F1 و اهمیت آن
  • 13. متریک‌های ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
  • 14. متریک‌های ارزیابی برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 15. BLEU، ROUGE و METEOR
  • 16. متریک‌های ارزیابی برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 17. متریک‌های ارزیابی برای وظایف تولید متن
  • 18. Perplexity و مفاهیم مرتبط
  • 19. ارزیابی درک مطلب (Reading Comprehension)
  • 20. ارزیابی تولید پاسخ (Response Generation)
  • 21. ارزیابی توانایی استدلال LLMs
  • 22. ارزیابی منطق و انسجام LLMs
  • 23. ارزیابی دانش عمومی LLMs
  • 24. ارزیابی دانش تخصصی LLMs
  • 25. ارزیابی ایمنی و اخلاق LLMs
  • 26. تشخیص و کاهش سوگیری (Bias) در LLMs
  • 27. جلوگیری از تولید محتوای مضر
  • 28. مدیریت اطلاعات نادرست و فیک‌نیوز
  • 29. ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
  • 30. ارزیابی پایداری (Robustness) LLMs
  • 31. ارزیابی حساسیت به ورودی‌های کوچک
  • 32. ارزیابی عملکرد در سناریوهای واقعی
  • 33. طراحی مجموعه داده‌های ارزیابی
  • 34. اهمیت تنوع در مجموعه داده‌ها
  • 35. روش‌های ارزیابی بدون نظارت (Unsupervised)
  • 36. روش‌های ارزیابی با نظارت (Supervised)
  • 37. ارزیابی مدل‌های زبان در وظایف مکالمه‌ای
  • 38. ارزیابی ربات‌های چت (Chatbots)
  • 39. معیارهای ارزیابی برای دستیارهای مجازی
  • 40. ارزیابی خلاصه‌سازی خودکار اسناد
  • 41. ارزیابی تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 42. ارزیابی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 43. ارزیابی تشخیص موضوع (Topic Modeling)
  • 44. ارزیابی مدل‌سازی زبان در زبان فارسی
  • 45. چالش‌های ارزیابی LLMs فارسی
  • 46. مجموعه داده‌های ارزیابی برای زبان فارسی
  • 47. ابزارها و فریم‌ورک‌های ارزیابی LLMs
  • 48. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
  • 49. کتابخانه‌های تخصصی ارزیابی NLP
  • 50. مدیریت و نگهداری مدل‌های ارزیابی شده
  • 51. تکرارپذیری در ارزیابی LLMs
  • 52. استانداردسازی فرآیندهای ارزیابی
  • 53. ارزیابی LLMs در صنعت
  • 54. کاربرد LLMs در آموزش و پرورش
  • 55. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
  • 56. کاربرد LLMs در حوزه مالی
  • 57. کاربرد LLMs در حوزه حقوقی
  • 58. کاربرد LLMs در حوزه رسانه
  • 59. ارزیابی LLMs برای تولید محتوا
  • 60. ارزیابی LLMs برای پشتیبانی مشتری
  • 61. ارزیابی LLMs برای ترجمه تخصصی
  • 62. ارزیابی LLMs برای بازیابی اطلاعات
  • 63. ارزیابی LLMs برای خلاصه‌سازی اخبار
  • 64. ارزیابی LLMs در حوزه تحقیقات علمی
  • 65. اهمیت ارزیابی مداوم LLMs
  • 66. تکامل متریک‌های ارزیابی
  • 67. مرزهای دانش در ارزیابی LLMs
  • 68. آینده ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
  • 69. ارزیابی LLMs با رویکردهای انسانی
  • 70. نقش ارزیابی انسانی در کنار معیارهای خودکار
  • 71. ارزیابی LLMs برای وظایف خلاقانه
  • 72. ارزیابی LLMs برای تولید کد
  • 73. ارزیابی LLMs در محیط‌های امنیتی
  • 74. استانداردهای امنیتی در ارزیابی LLMs
  • 75. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی LLMs
  • 76. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
  • 77. ارزیابی LLMs و حاکمیت داده
  • 78. قوانین و مقررات مربوط به LLMs
  • 79. چارچوب‌های قانونی برای ارزیابی
  • 80. تأثیر ارزیابی بر بهبود مدل‌ها
  • 81. فرآیند بازخورد در ارزیابی LLMs
  • 82. مقایسه عملکرد LLMs مختلف
  • 83. ارزیابی LLMs در مقیاس بزرگ
  • 84. ارزیابی LLMs برای کاربردهای خاص
  • 85. بهینه‌سازی فرآیندهای ارزیابی
  • 86. مدل‌سازی ارزیابی به عنوان یک وظیفه
  • 87. ارزیابی LLMs و تأثیر آن بر سرمایه‌گذاری
  • 88. استراتژی‌های ارزیابی مؤثر
  • 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده ارزیابی LLMs
  • 90. ارزیابی LLMs در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 91. ملاحظات فقهی در ارزیابی LLMs
  • 92. تطبیق متریک‌های ارزیابی با ارزش‌های اسلامی
  • 93. جلوگیری از تولید محتوای خلاف شرع
  • 94. ارزیابی LLMs در جهت منافع ملی
  • 95. انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 96. مدیریت ریسک در استفاده از LLMs
  • 97. اهمیت ارزیابی فنی و کاربردی
  • 98. توسعه مدل‌های ارزیابی بومی
  • 99. ارزیابی LLMs با تمرکز بر جنبه‌های اسلامی
  • 100. ارزیابی LLMs برای کاربردهای آموزشی دینی
تگ‌ها: AI evaluation LLM performance NLP ارزیابی LLM اعتبارسنجی مدل پردازش زبان طبیعی سنجش عملکرد مدل مدل‌های زبانی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.