کتاب راهکارهای نوین در بهبود دقت مدل‌های زبانی و کاهش خطای استنتاج در متون تخصصی پزشکی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در بهبود دقت مدل‌های زبانی و کاهش خطای استنتاج در متون تخصصی پزشکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Fine-Tuning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه سلامت
• 2. ساختار داده‌های پزشکی و پیش‌پردازش متون تخصصی
• 3. بررسی چالش‌های توهم و عدم دقت در خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 4. استانداردهای اخلاقی و الزامات قانونی در پردازش داده‌های سلامت در ایران
• 5. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در متون تخصصی
• 6. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های پزشکی برای تنظیم دقیق
• 7. روش‌های پاک‌سازی و استانداردسازی متون بالینی و گزارش‌های پزشکی
• 8. تکنیک‌های رمزگذاری و توکن‌بندی متون پزشکی فارسی و انگلیسی
• 9. مفهوم تنظیم دقیق یا Fine-Tuning در مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. استراتژی‌های انتخاب مدل پایه برای کاربردهای تخصصی سلامت
• 11. تنظیم دقیق مدل برای تشخیص خودکار اصطلاحات پزشکی
• 12. بهینه‌سازی مدل برای خلاصه‌سازی گزارش‌های بالینی
• 13. روش‌های کاهش توهم مدل از طریق یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 14. ارزیابی دقت مدل در پاسخ به سوالات چهارگزینه‌ای پزشکی
• 15. پیاده‌سازی تکنیک‌های Prompt Engineering برای افزایش دقت استنتاج
• 16. روش‌های نظارت بر خروجی مدل برای انطباق با پروتکل‌های درمانی
• 17. استفاده از دانش‌نامه‌های پزشکی برای افزایش اعتبار پاسخ‌های مدل
• 18. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی حوزه سلامت
• 19. معرفی روش‌های PEFT و LoRA برای تنظیم دقیق بهینه
• 20. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی در فرآیند تنظیم دقیق
• 21. اعتبارسنجی مدل با استفاده از معیارهای تخصصی پزشکی
• 22. بررسی تفاوت‌های عملکردی مدل در متون عمومی و متون تخصصی
• 23. شبیه‌سازی محیط‌های بالینی برای تست پایداری مدل
• 24. روش‌های مقابله با نویز در متون پزشکی غیرساختاریافته
• 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی در سامانه‌های تصمیم‌یار پزشکی
• 26. بررسی نقش نظارت انسانی در فرآیند استنتاج هوشمند
• 27. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی بیماران در آموزش مدل
• 28. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای برای تسلط بر مفاهیم متنوع پزشکی
• 29. استفاده از یادگیری فعال برای بهبود مستمر دقت مدل
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تنظیم دقیق مطابق با استانداردهای علمی
• 31. به‌کارگیری مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های بیمارستانی و مراکز درمانی
• 32. پایش دوره‌ای و بازآموزی مدل برای حفظ دقت در گذر زمان
• 33. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در نظام سلامت و پزشکی کشور