کتاب اصول و روشهای ارزیابی هوشمند و کاربردی مدلهای زبانی در سامانههای نرمافزاری بومی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره اصول و روشهای ارزیابی هوشمند و کاربردی مدلهای زبانی در سامانههای نرمافزاری بومی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع میانی: ارزیابی و تضمین کیفیت مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و ضرورتهای ارزیابی مدلهای زبانی بزرگ در سامانههای بومی
- 2. چرخه حیات توسعه و ارزیابی مدلهای زبانی
- 3. دستهبندی سنجههای ارزیابی در مدلهای زبانی
- 4. اصول طراحی مجموعهدادههای آزمون و بنچمارکهای استاندارد
- 5. روشهای ارزیابی مبتنی بر مدل به عنوان داور
- 6. بررسی دقت و صحت پاسخهای مدل در حوزههای تخصصی
- 7. سنجش میزان توهم و تولید اطلاعات نادرست در مدلهای زبانی
- 8. ارزیابی قابلیت استدلال منطقی و حل مسئله در مدلها
- 9. روشهای کمیسازی درک متون فارسی و زبانشناسی رایانشی
- 10. ارزیابی توانایی مدل در خلاصهسازی متون با حفظ امانتداری
- 11. سنجش دقت مدل در استخراج اطلاعات از اسناد رسمی و اداری
- 12. ارزیابی مدلهای زبانی در پاسخگویی به پرسشهای متنی
- 13. ارزیابی قابلیتهای ترجمه ماشینی و انطباق با قواعد زبان فارسی
- 14. سنجش میزان سوگیری و رعایت اخلاق در تولید متن
- 15. بررسی امنیت مدل در برابر حملات تزریق دستور و تلاش برای خروج از چارچوب
- 16. اصول ارزیابی مدل در محیطهای چندزبانه با تمرکز بر فارسی
- 17. معیارهای سنجش کیفیت تولید کد و اسکریپتهای نرمافزاری
- 18. ارزیابی مدل در نقش دستیار هوشمند سازمانی
- 19. روشهای تست نفوذ و ارزیابی استحکام مدل در برابر ورودیهای مخرب
- 20. ارزیابی عملکرد مدل در پردازش متون حقوقی و اسناد قانونی
- 21. سنجش سرعت پاسخدهی و بهینگی مدل در محیطهای عملیاتی
- 22. روشهای ارزیابی تعامل چندمرحلهای و حفظ حافظه گفتگو
- 23. معیارهای ارزیابی در سامانههای پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش داخلی
- 24. بررسی انطباق خروجیهای مدل با هنجارهای فرهنگی و اجتماعی ایران
- 25. تکنیکهای ارزیابی مدلهای زبانی در سناریوهای تحلیل احساسات و نظرات
- 26. ارزیابی مدل در تشخیص هویت و تحلیل محتوای متون
- 27. روشهای بازخورد انسانی در ارزیابی و بهبود مدل
- 28. استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای تنظیم مدل
- 29. مانیتورینگ و ارزیابی مستمر مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
- 30. تحلیل خطاهای رایج در مدلهای زبانی و روشهای ریشهیابی
- 31. ارزیابی مدل در مواجهه با متون تخصصی پزشکی و فنی
- 32. ارزیابی قابلیت مدل در خلاصهسازی جلسات و صورتجلسات اداری
- 33. تطبیق سنجههای ارزیابی با استانداردهای ملی فناوری اطلاعات
- 34. مدیریت تغییرات مدل و ارزیابی رگرسیون در نسخههای جدید
- 35. روشهای خودکارسازی تستهای واحد برای مدلهای زبانی
- 36. ارزیابی اثربخشی مدل در سیستمهای بازیابی اطلاعات افزوده (RAG)
- 37. بررسی کیفیت منابع داده در سیستمهای RAG و تأثیر آن بر مدل
- 38. ارزیابی میزان اتکا به منابع مستند در پاسخهای تولیدی
- 39. تکنیکهای اعتبارسنجی خروجیهای مدل در سیستمهای تصمیمیار
- 40. اصول مستندسازی نتایج ارزیابی برای مراجع نظارتی
- 41. آیندهنگری در ارزیابی مدلهای زبانی بومی و چالشهای پیشرو
تگها:
LLM
ارزیابی سیستمهای NLP
ارزیابی مدلهای زبانی
پردازش زبان طبیعی
تضمین کیفیت هوش مصنوعی
توسعه نرمافزار هوشمند
دادهکاوی
مدلهای زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.