کتاب راهنمای کاربردی برای معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی 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 کاربردی برای معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی و کاربردهای آن
  • 2. تاریخچه و سیر تحول مدل های زبانی
  • 3. انواع مدل های زبانی (سنتی و مدرن)
  • 4. مبانی نظری مدل های زبانی
  • 5. معماری های کلیدی مدل های زبانی (RNN, LSTM, GRU)
  • 6. معماری ترنسفورمر و مزایای آن
  • 7. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل های زبانی
  • 8. مدل های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
  • 9. فرایند پیش آموزش (Pre-training) مدل های زبانی
  • 10. داده های مورد استفاده در پیش آموزش
  • 11. تکنیک های پیش آموزش (Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction)
  • 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
  • 13. وظایف رایج در تنظیم دقیق مدل های زبانی
  • 14. ارزیابی مدل های زبانی: معیارهای پایه
  • 15. دقت (Accuracy) و معیارهای مرتبط
  • 16. دقت بالا (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 17. امتیاز F1 و کاربرد آن
  • 18. معیارهای مبتنی بر خطای کلمه (Word Error Rate)
  • 19. معیارهای مبتنی بر شباهت معنایی (BLEU, ROUGE)
  • 20. محدودیت های معیارهای سنتی
  • 21. معیارهای ارزیابی در وظایف خاص (ترجمه ماشینی)
  • 22. ارزیابی مدل های زبانی در وظایف تولید متن
  • 23. معیارهای ارزیابی مدل های زبانی در وظایف پرسش و پاسخ
  • 24. ارزیابی مدل های زبانی در وظایف طبقه بندی متن
  • 25. ارزیابی مدل های زبانی در وظایف استخراج اطلاعات
  • 26. معیارهای ارزیابی مدل های زبانی در وظایف خلاصه سازی
  • 27. معیارهای ارزیابی درک مطلب (Reading Comprehension)
  • 28. معیارهای ارزیابی تولید محتوای خلاقانه
  • 29. ارزیابی مدل های زبانی از منظر قابلیت اطمینان
  • 30. معیارهای ارزیابی قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 31. ارزیابی مدل های زبانی از منظر عدالت و عدم تبعیض
  • 32. معیارهای ارزیابی پایداری (Robustness) مدل ها
  • 33. ارزیابی مدل های زبانی در شرایط داده های نامتعارف
  • 34. معیارهای ارزیابی هزینه محاسباتی و کارایی
  • 35. ارزیابی مدل های زبانی از منظر اخلاقی
  • 36. استانداردهای اخلاقی در توسعه مدل های زبانی
  • 37. نقش سازمان های ناظر در ارزیابی مدل ها
  • 38. چارچوب های قانونی و مقرراتی مرتبط با مدل های زبانی
  • 39. آیین نامه ها و دستورالعمل های داخلی
  • 40. ملاحظات حقوقی در استفاده از مدل های زبانی
  • 41. حقوق مالکیت فکری و داده های آموزشی
  • 42. امنیت داده ها و حریم خصوصی در مدل های زبانی
  • 43. ملاحظات امنیتی در پیاده سازی مدل های زبانی
  • 44. مدیریت ریسک در استفاده از مدل های زبانی
  • 45. تکنیک های ارزیابی خودکار مدل ها
  • 46. ابزارها و کتابخانه های ارزیابی مدل های زبانی
  • 47. روش های ارزیابی انسانی مدل های زبانی
  • 48. مقایسه ارزیابی خودکار و انسانی
  • 49. چالش های ارزیابی مدل های زبانی در زبان فارسی
  • 50. ویژگی های زبان فارسی و تاثیر آن بر ارزیابی
  • 51. منابع داده ای برای ارزیابی مدل های فارسی
  • 52. معیارهای اختصاصی برای زبان فارسی
  • 53. ارزیابی مدل های زبانی در گویش های مختلف فارسی
  • 54. تکنیک های جمع آوری و برچسب گذاری داده برای ارزیابی
  • 55. اهمیت داده های باکیفیت برای ارزیابی دقیق
  • 56. روش های ارزیابی مدل ها در حوزه های تخصصی
  • 57. ارزیابی مدل ها در حوزه های پزشکی و سلامت
  • 58. ارزیابی مدل ها در حوزه های حقوقی و قضایی
  • 59. ارزیابی مدل ها در حوزه های آموزشی و پژوهشی
  • 60. ارزیابی مدل ها در حوزه های اقتصادی و مالی
  • 61. ارزیابی مدل ها در حوزه های فرهنگی و اجتماعی
  • 62. اصول طراحی سیستم های ارزیابی جامع
  • 63. طراحی پایلوت برای ارزیابی مدل ها
  • 64. مراحل اجرای یک پروژه ارزیابی مدل زبانی
  • 65. تدوین گزارش ارزیابی و ارائه نتایج
  • 66. استفاده از نتایج ارزیابی برای بهبود مدل ها
  • 67. روش های بازخوردگیری از کاربران
  • 68. تکنیک های ارزیابی مداوم مدل ها
  • 69. پایش عملکرد مدل ها در طول زمان
  • 70. مدل های زبانی و نقش آن ها در اقتصاد دیجیتال
  • 71. کاربرد مدل های زبانی در توسعه نرم افزار
  • 72. مدل های زبانی در سیستم های توصیه گر
  • 73. مدل های زبانی در ربات های گفتگو (Chatbots)
  • 74. مدل های زبانی در موتورهای جستجو
  • 75. مدل های زبانی در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 76. مدل های زبانی در تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
  • 77. مدل های زبانی در پردازش اسناد و اطلاعات
  • 78. مدل های زبانی در تولید محتوای متنی
  • 79. مدل های زبانی در آموزش زبان
  • 80. مدل های زبانی در خدمات مشتریان
  • 81. آینده پژوهی در حوزه ارزیابی مدل های زبانی
  • 82. روندهای نوظهور در ارزیابی مدل ها
  • 83. چالش های پیش رو در ارزیابی مدل های زبانی
  • 84. پیشنهاداتی برای بهبود فرآیندهای ارزیابی
تگ‌ها: BLEU NLP Perplexity ROUGE ارزیابی مدل‌های زبانی پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی معیارهای ارزیابی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.