کتاب راهنمای کاربردی برای معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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.