کتاب راهکارهای عملیاتی و استاندارد برای ارزیابی و بهبود عملکرد سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد 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 راهکارهای عملیاتی و استاندارد برای ارزیابی و بهبود عملکرد سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و تضمین کیفیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های ارزیابی در سامانه‌های هوش مصنوعی مولد
  • 2. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. شناسایی شاخص‌های کلیدی عملکرد در مدل‌های زبانی
  • 4. دسته‌بندی انواع ارزیابی‌ها در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 5. مقدمه‌ای بر ارزیابی‌های مبتنی بر مدل و مدل‌های داور
  • 6. استانداردهای جمع‌آوری داده‌های ارزیابی و مجموعه‌های آزمون
  • 7. روش‌های طراحی و تدوین پرامپت‌های استاندارد برای ارزیابی
  • 8. ارزیابی دقت پاسخ‌دهی و وفاداری به متن مبدأ
  • 9. سنجش میزان توهم و تولید محتوای غیرواقعی در مدل‌ها
  • 10. ارزیابی کیفیت استخراج اطلاعات و پاسخ به سوالات
  • 11. سنجش رعایت چارچوب‌های اخلاقی و ایمنی در خروجی مدل
  • 12. بررسی سوگیری‌های احتمالی و راهکارهای کاهش آن‌ها در مدل‌ها
  • 13. ارزیابی قابلیت‌های استدلال منطقی و حل مسئله در مدل
  • 14. استفاده از معیارهای آماری سنتی در ارزیابی متن
  • 15. کاربرد معیارهای مبتنی بر تعبیه برداری در سنجش شباهت معنایی
  • 16. روش‌های ارزیابی کیفی توسط متخصصان انسانی
  • 17. طراحی فرآیندهای بازخورد انسانی در چرخه بهبود مدل
  • 18. ارزیابی کارایی و سرعت پاسخ‌دهی در سیستم‌های عملیاتی
  • 19. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 20. ارزیابی مدل‌های بازیابی‌محور در معماری‌های جستجوی معنایی
  • 21. سنجش کیفیت تولید کد و حل مسائل برنامه‌نویسی
  • 22. بررسی پایداری و تکرارپذیری خروجی‌های مدل
  • 23. مدیریت و پایش مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 24. شناسایی و تحلیل شکست‌های مدل در شرایط واقعی
  • 25. به‌کارگیری چارچوب‌های متن‌باز برای خودکارسازی ارزیابی
  • 26. تکنیک‌های ارزیابی مدل در حوزه‌های تخصصی و فنی
  • 27. ارزیابی مدل در تعامل با ابزارهای خارجی و فراخوانی توابع
  • 28. تأثیر تنظیم دقیق بر عملکرد مدل در سناریوهای خاص
  • 29. مستندسازی نتایج ارزیابی و گزارش‌دهی فنی
  • 30. تدوین نقشه راه برای بهبود مستمر مدل بر اساس نتایج ارزیابی
تگ‌ها: LLM ارزیابی هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی تضمین کیفیت نرم‌افزار مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.