کتاب پیاده‌سازی RLHF در پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی RLHF در پایتون

موضوع کلی: مدل‌سازی ترجیحات و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی با بازخورد انسان برای ایمنی (RLHF for Safety)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 2. مبانی یادگیری تقویتی
• 3. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 4. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و کاربردهای آن‌ها
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربردهای آن‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 8. مدل‌های زبانی بزرگ
• 9. معماری ترنسفورمر
• 10. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش متن
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 12. یادگیری نظارتی برای مدل‌های زبانی
• 13. یادگیری تقویتی: مفاهیم کلیدی
• 14. تابع پاداش و طراحی آن
• 15. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
• 16. الگوریتم‌های سیاست‌گرادیانی
• 17. الگوریتم Q-learning
• 18. الگوریتم‌های Actor-Critic
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی آفلاین
• 20. مقدمه‌ای بر RLHF
• 21. مراحل پیاده‌سازی RLHF
• 22. جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای
• 23. مدل پاداش: آموزش و ارزیابی
• 24. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از مدل پاداش
• 25. تکنیک‌های نمونه‌برداری از سیاست
• 26. کنترل و کاهش سوگیری در RLHF
• 27. ارزیابی کیفیت خروجی مدل RLHF
• 28. مقایسه RLHF با روش‌های دیگر یادگیری تقویتی
• 29. کاربرد RLHF در تولید متن خلاقانه
• 30. کاربرد RLHF در خلاصه‌سازی متن
• 31. کاربرد RLHF در پاسخگویی به سؤالات
• 32. کاربرد RLHF در ترجمه ماشینی
• 33. کاربرد RLHF در تولید کد
• 34. استفاده از RLHF برای بهبود ایمنی مدل
• 35. تکنیک‌های مقابله با حملات خصمانه
• 36. پیاده‌سازی RLHF با استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
• 37. پیاده‌سازی RLHF با استفاده از کتابخانه PyTorch
• 38. بهینه‌سازی عملکرد RLHF: تنظیم هایپرپارامترها
• 39. مقیاس‌پذیری RLHF: آموزش مدل‌های بزرگ
• 40. استفاده از RLHF در محیط‌های چندعاملی
• 41. مفاهیم پیشرفته در RLHF: یادگیری متا
• 42. مفاهیم پیشرفته در RLHF: یادگیری انتقال
• 43. استفاده از RLHF برای شخصی‌سازی مدل
• 44. چالش‌ها و محدودیت‌های RLHF
• 45. آینده RLHF و مسیرهای تحقیقاتی