فلش‌کارت‌های آموزشی سنجش جامع توانمندی‌های استدلالی مدل‌های پایه هوش مصنوعی در بسترهای محاسباتی متنوع

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سنجش جامع توانمندی‌های استدلالی مدل‌های پایه هوش مصنوعی در بسترهای محاسباتی متنوع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ارزیابی و سنجش توانایی‌های استدلالی مدل‌های پایه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مدل‌های پایه (Foundation Models) و معماری آن‌ها
• 3. معرفی مفاهیم استدلال و انواع آن در هوش مصنوعی
• 4. مروری بر چالش‌های ارزیابی توانایی‌های استدلالی
• 5. اهمیت ارزیابی استدلال در مدل‌های زبانی
• 6. معرفی مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی استدلال
• 7. آشنایی با انواع استدلال: استدلال منطقی، استقرایی، قیاسی و ابداعی
• 8. مروری بر روش‌های ارزیابی خودکار استدلال
• 9. معرفی معیارها و شاخص‌های ارزیابی استدلال
• 10. نقش بسترهای محاسباتی در عملکرد مدل‌های زبانی
• 11. بررسی تأثیر سخت‌افزار بر توانایی‌های استدلالی
• 12. آشنایی با محیط‌های محاسباتی مختلف: CPU، GPU، TPU
• 13. اهمیت cross-platform evaluation در ارزیابی مدل‌ها
• 14. مروری بر مقاله "Cross-Platform Evaluation of Reasoning Capabilities in Foundation Models"
• 15. اهداف و رویکرد کلی مقاله
• 16. معرفی مدل‌های پایه مورد بررسی در مقاله
• 17. معرفی وظایف استدلالی مورد ارزیابی در مقاله
• 18. بررسی مجموعه داده‌های مورد استفاده در مقاله
• 19. معرفی معیارهای ارزیابی استدلال در مقاله
• 20. بررسی نتایج اصلی و یافته‌های مقاله
• 21. تحلیل عوامل مؤثر بر عملکرد مدل‌ها
• 22. تأثیر اندازه مدل بر توانایی‌های استدلالی
• 23. تأثیر آموزش مدل بر توانایی‌های استدلالی
• 24. تأثیر نوع معماری مدل بر توانایی‌های استدلالی
• 25. بررسی مقایسه‌ای عملکرد مدل‌ها در بسترهای مختلف
• 26. مقایسه عملکرد مدل‌ها بر روی CPU و GPU
• 27. مقایسه عملکرد مدل‌ها بر روی GPUهای مختلف
• 28. مقایسه عملکرد مدل‌ها بر روی TPU و سایر سخت‌افزارها
• 29. تحلیل سربار (overhead) محاسباتی در بسترهای مختلف
• 30. بررسی تأثیر بهینه‌سازی‌ها بر عملکرد مدل‌ها
• 31. آشنایی با تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 32. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر استدلال
• 33. بررسی تأثیر Distillation بر استدلال
• 34. تأثیر تکنیک‌های Pruning بر استدلال
• 35. بررسی روش‌های کاهش سربار محاسباتی
• 36. روش‌های بهینه‌سازی برای استدلال روی CPU
• 37. روش‌های بهینه‌سازی برای استدلال روی GPU
• 38. روش‌های بهینه‌سازی برای استدلال روی TPU
• 39. بررسی تأثیر زمان‌بندی (scheduling) بر عملکرد
• 40. آشنایی با ابزارهای اندازه‌گیری و پروفایل‌سازی
• 41. استفاده از ابزارهای اندازه‌گیری CPU و GPU
• 42. استفاده از ابزارهای پروفایل‌سازی برای مدل‌های زبانی
• 43. بررسی خطاهای رایج در ارزیابی استدلال
• 44. روش‌های کاهش خطاهای نمونه‌گیری
• 45. روش‌های کاهش خطاهای مربوط به داده
• 46. روش‌های کاهش خطاهای مربوط به ارزیابی خودکار
• 47. بررسی چالش‌های موجود در cross-platform evaluation
• 48. مسائل مربوط به reproduction و reproducibility
• 49. اهمیت reproducibility در تحقیقات هوش مصنوعی
• 50. معرفی بهترین شیوه‌ها (best practices) برای ارزیابی
• 51. طراحی آزمایش‌های ارزیابی استدلال
• 52. انتخاب مجموعه داده و معیارهای مناسب
• 53. مدیریت و پردازش داده‌ها
• 54. اجرای مدل‌ها و جمع‌آوری نتایج
• 55. تحلیل آماری نتایج ارزیابی
• 56. گزارش‌دهی و انتشار نتایج
• 57. آشنایی با چارچوب‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 58. استفاده از کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای ارزیابی
• 59. معرفی ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی استدلال
• 60. ارزیابی استدلال در مدل‌های چندزبانه
• 61. تأثیر زبان بر توانایی‌های استدلالی
• 62. چالش‌های ارزیابی استدلال در زبان‌های مختلف
• 63. ارزیابی استدلال در مدل‌های مولتی‌مدیا
• 64. استدلال بر اساس داده‌های متنی و تصویری
• 65. استدلال بر اساس داده‌های متنی و صوتی
• 66. بررسی مدل‌های پیشرفته و جدید در استدلال
• 67. مروری بر معماری‌های جدید مدل‌های زبانی
• 68. تحلیل پیشرفت‌ها در توانایی‌های استدلالی
• 69. مقایسه با روش‌های قدیمی‌تر ارزیابی
• 70. بررسی تاثیر یادگیری تقویتی بر استدلال
• 71. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و استدلال
• 72. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی در زمینه استدلال
• 73. کاربردهای عملی هوش مصنوعی استدلالی
• 74. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی استدلالی
• 75. بررسی bias و fairness در مدل‌های استدلالی
• 76. روش‌های کاهش bias در داده‌ها و مدل‌ها
• 77. مطالعه موردی: ارزیابی استدلال در حوزه‌های مختلف
• 78. استدلال در پزشکی
• 79. استدلال در حقوق
• 80. استدلال در امور مالی
• 81. استدلال در علوم کامپیوتر
• 82. آشنایی با چالش‌های امنیتی در مدل‌های استدلالی
• 83. مقاومت در برابر حملات adversarial
• 84. روش‌های دفاعی در برابر حملات adversarial
• 85. ارزیابی قابلیت‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 86. تکنیک‌های تفسیر نتایج مدل
• 87. اهمیت توضیح‌پذیری در تصمیم‌گیری‌ها
• 88. تأثیر استدلال بر تعامل انسان و ماشین
• 89. طراحی سیستم‌های تعاملی مبتنی بر استدلال
• 90. آینده‌ی مدل‌های زبانی و نقش استدلال
• 91. چالش‌های پیش‌رو و فرصت‌های جدید
• 92. نقش استدلال در توسعه هوش مصنوعی عمومی
• 93. آموزش و یادگیری عمیق برای استدلال
• 94. انتقال دانش و یادگیری چند وظیفه‌ای در استدلال
• 95. مدل‌سازی استدلال با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 96. استفاده از knowledge graphs در استدلال
• 97. ترکیب knowledge graphs و مدل‌های زبانی
• 98. بهبود استدلال با استفاده از داده‌های ساخت‌یافته
• 99. بهره‌گیری از نظرات متخصصان در ارزیابی
• 100. آزمون‌های عملی و تمرین‌های ارزیابی