کتاب ارزیابی عملکرد LLMs چندوجهی: معیارها و روش‌ها 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 ارزیابی عملکرد LLMs چندوجهی: معیارها و روش‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر LLMs چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی
  • 3. مبانی پردازش زبان طبیعی در مدل‌های چندوجهی
  • 4. مبانی بینایی ماشین در مدل‌های چندوجهی
  • 5. ادغام داده‌های متنی و تصویری
  • 6. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های چندوجهی
  • 7. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی: رویکردها
  • 8. توابع هزینه برای مدل‌های چندوجهی
  • 9. بهینه‌سازی مدل‌های چندوجهی
  • 10. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (به‌طور کلی)
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 12. ارزیابی دقت در وظایف تولید متن
  • 13. ارزیابی دقت در وظایف درک تصویر
  • 14. ارزیابی انسجام معنایی در خروجی چندوجهی
  • 15. ارزیابی خلاقیت در خروجی چندوجهی
  • 16. معیارهای مبتنی بر شباهت معنایی
  • 17. معیارهای مبتنی بر اندازه‌گیری فاصله
  • 18. معیارهای ارزیابی در وظایف پرسش و پاسخ تصویری (VQA)
  • 19. معیارهای ارزیابی در وظایف تولید شرح تصویر (Image Captioning)
  • 20. معیارهای ارزیابی در وظایف تطبیق تصویر و متن (Image-Text Retrieval)
  • 21. معیارهای ارزیابی در وظایف تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation)
  • 22. معیارهای ارزیابی در وظایف خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 23. معیارهای ارزیابی در وظایف ترجمه چندوجهی
  • 24. معیارهای ارزیابی در وظایف طبقه‌بندی چندوجهی
  • 25. معیارهای ارزیابی در وظایف تشخیص اشیاء با توصیف متنی
  • 26. روش‌های ارزیابی اتوماتیک
  • 27. محدودیت‌های معیارهای اتوماتیک
  • 28. ارزیابی انسانی: ضرورت و روش‌ها
  • 29. طراحی پروتکل‌های ارزیابی انسانی
  • 30. شاخص‌های ارزیابی انسانی (انسجام، دقت، مرتبط بودن)
  • 31. مقایسه نتایج ارزیابی اتوماتیک و انسانی
  • 32. استفاده از داده‌های معیار (Benchmark Datasets)
  • 33. مجموعه داده‌های استاندارد برای VQA
  • 34. مجموعه داده‌های استاندارد برای Image Captioning
  • 35. مجموعه داده‌های استاندارد برای Image-Text Retrieval
  • 36. مجموعه داده‌های استاندارد برای Text-to-Image Generation
  • 37. مجموعه داده‌های استاندارد برای خلاصه‌سازی چندوجهی
  • 38. مجموعه داده‌های استاندارد برای ترجمه چندوجهی
  • 39. مجموعه داده‌های استاندارد برای طبقه‌بندی چندوجهی
  • 40. چالش‌های موجود در مجموعه داده‌های ارزیابی
  • 41. سوگیری در مجموعه داده‌ها و تأثیر آن بر ارزیابی
  • 42. روش‌های کاهش سوگیری در ارزیابی
  • 43. ارزیابی مدل‌ها در شرایط دنیای واقعی
  • 44. کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی
  • 45. ارزیابی در حوزه آموزش و یادگیری
  • 46. ارزیابی در حوزه سلامت و پزشکی
  • 47. ارزیابی در حوزه تولید محتوا و رسانه
  • 48. ارزیابی در حوزه خدمات مشتریان
  • 49. ارزیابی مدل‌ها در زمینه زبان فارسی
  • 50. چالش‌های ارزیابی مدل‌های چندوجهی برای زبان فارسی
  • 51. توسعه معیارهای بومی برای ارزیابی
  • 52. روش‌های ارزیابی مدل‌های چندوجهی با تمرکز بر فرهنگ ایرانی
  • 53. ارزیابی مدل‌ها در چارچوب قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 54. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 55. شفافیت در فرآیند ارزیابی
  • 56. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج ارزیابی
  • 57. تأثیر ارزیابی بر توسعه مدل‌های ایمن و قابل اعتماد
  • 58. روش‌های ارزیابی استحکام (Robustness) مدل‌ها
  • 59. ارزیابی در برابر حملات سایبری (در چارچوب قوانین)
  • 60. ارزیابی مدل‌ها در مواجهه با داده‌های نامتعارف
  • 61. روش‌های ارزیابی قابلیت تفسیر (Interpretability)
  • 62. تکنیک‌های بصری‌سازی برای درک عملکرد مدل
  • 63. ارزیابی میزان وابستگی مدل به ویژگی‌های خاص
  • 64. روش‌های ارزیابی قابلیت تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 65. ارزیابی مدل‌ها در حوزه‌های جدید و ناشناخته
  • 66. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 67. تأثیر اندازه داده‌های آموزشی بر ارزیابی
  • 68. تأثیر معماری مدل بر نتایج ارزیابی
  • 69. مقایسه روش‌های مختلف ارزیابی
  • 70. تحلیل خطاها و نقاط ضعف مدل‌ها
  • 71. شناسایی الگوهای خطا در خروجی چندوجهی
  • 72. ارائه راهکارهای بهبود بر اساس تحلیل خطا
  • 73. ارزیابی کارایی محاسباتی مدل‌ها
  • 74. مقایسه زمان آموزش و استنتاج مدل‌ها
  • 75. ارزیابی مصرف منابع سخت‌افزاری
  • 76. ارزیابی مدل‌ها از منظر اقتصادی
  • 77. پژوهش‌های آینده در زمینه ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 78. چالش‌های پیش رو در ارزیابی مدل‌های نسل آینده
  • 79. پیش‌بینی روند توسعه معیارهای ارزیابی
  • 80. اهمیت استانداردسازی در ارزیابی
  • 81. نقش نهادهای نظارتی در تعیین چارچوب‌های ارزیابی
  • 82. ارزیابی مدل‌های چندوجهی در بستر پژوهش‌های دانشگاهی
  • 83. ارزیابی مدل‌ها برای پروژه‌های صنعتی
  • 84. کارگاه‌های آموزشی در زمینه ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 85. تولید مستندات و راهنماهای ارزیابی
  • 86. ارزیابی مدل‌های چندوجهی با رویکردی علمی و نظام‌مند
  • 87. اصول مهندسی نرم‌افزار در ارزیابی مدل‌ها
  • 88. مدیریت پروژه ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 89. ارزیابی تطبیقی مدل‌های مختلف
  • 90. ارزیابی مدل‌ها در راستای اهداف ملی
  • 91. ارزیابی مدل‌های چندوجهی برای کاربردهای داخلی
  • 92. راهنمای عملی برای ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 93. نکات مهم در گزارش‌دهی نتایج ارزیابی
  • 94. استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری برای ارزیابی
  • 95. آموزش عملی ارزیابی مدل‌های چندوجهی
  • 96. بررسی موردی: ارزیابی یک مدل چندوجهی خاص
  • 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده ارزیابی مدل‌های چندوجهی
تگ‌ها: LLMs ارزیابی عملکرد پردازش زبان طبیعی روش های ارزیابی مدل های زبانی بزرگ معیارهای ارزیابی هوش مصنوعی هوش مصنوعی چندوجهی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.