فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی LLMs از منظر قابلیت تفسیر (Interpretability)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی LLMs از منظر قابلیت تفسیر (Interpretability)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و تفسیرپذیری
• 2. مبانی نظری تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
• 3. انواع روش‌های تفسیرپذیری: درونی و بیرونی
• 4. مدل‌های تفسیرپذیر به صورت ذاتی
• 5. مدل‌های غیرتفسیرپذیر و نیاز به روش‌های بیرونی
• 6. مفهوم "جعبه سیاه" در مدل‌های یادگیری عمیق
• 7. اهمیت تفسیرپذیری در کاربردهای حساس
• 8. تفسیرپذیری در پزشکی و سلامت
• 9. تفسیرپذیری در امور مالی و بانکی
• 10. تفسیرپذیری در سیستم‌های قضایی
• 11. تفسیرپذیری در هوش مصنوعی اخلاقی
• 12. چالش‌های تفسیرپذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. مقیاس‌پذیری و پیچیدگی مدل‌های LLM
• 14. مشکلات مرتبط با داده‌های آموزشی LLMها
• 15. تفسیرپذیری در مدل‌های ترنسفورمر
• 16. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و نقش آن در تفسیرپذیری
• 17. روش‌های مبتنی بر گرادیان برای تفسیرپذیری
• 18. نقشه‌برداری اهمیت ویژگی (Feature Importance Mapping)
• 19. روش‌های مبتنی بر جایگزینی (Surrogate Models)
• 20. مدل‌های جایگزین خطی و درختی
• 21. تفسیرپذیری مبتنی بر نمونه (Example-based Interpretability)
• 22. روش‌های LIME و SHAP
• 23. کاربرد LIME در تفسیر پیش‌بینی‌های LLM
• 24. کاربرد SHAP در تفسیر پیش‌بینی‌های LLM
• 25. تفسیرپذیری در سطح توکن (Token-level Interpretability)
• 26. تفسیرپذیری در سطح جمله (Sentence-level Interpretability)
• 27. تفسیرپذیری در سطح سند (Document-level Interpretability)
• 28. تفسیرپذیری برای وظایف تولید متن
• 29. تفسیرپذیری برای وظایف درک مطلب
• 30. تفسیرپذیری برای وظایف ترجمه ماشینی
• 31. تفسیرپذیری برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 32. تفسیرپذیری در مدل‌های مولد (Generative Models)
• 33. تفسیرپذیری در مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 34. تفسیرپذیری در مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 35. تفسیرپذیری در مدل‌های تحلیل احساسات
• 36. تفسیرپذیری در مدل‌های پرسش و پاسخ
• 37. ارزیابی کیفیت روش‌های تفسیرپذیری
• 38. معیارهای کمی برای ارزیابی تفسیرپذیری
• 39. معیارهای کیفی برای ارزیابی تفسیرپذیری
• 40. مقایسه روش‌های مختلف تفسیرپذیری
• 41. تفسیرپذیری و قابلیت اطمینان (Reliability)
• 42. تفسیرپذیری و قابلیت اعتماد (Trustworthiness)
• 43. تفسیرپذیری و مسئولیت‌پذیری (Accountability)
• 44. تفسیرپذیری و عدالت (Fairness)
• 45. تفسیرپذیری و شفافیت (Transparency)
• 46. محدودیت‌های روش‌های تفسیرپذیری فعلی
• 47. مسائل اخلاقی در تفسیرپذیری LLMها
• 48. حریم خصوصی و تفسیرپذیری
• 49. امنیت و تفسیرپذیری
• 50. تفسیرپذیری و جلوگیری از سوگیری (Bias)
• 51. تفسیرپذیری در مدل‌های متن به تصویر
• 52. تفسیرپذیری در مدل‌های متن به کد
• 53. تفسیرپذیری در مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 54. پیشرفت‌های اخیر در تفسیرپذیری LLMها
• 55. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای تفسیرپذیری
• 56. پلتفرم‌های ارائه دهنده خدمات تفسیرپذیری
• 57. مطالعات موردی در کاربرد تفسیرپذیری LLM
• 58. آینده تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
• 59. نقش تفسیرپذیری در تنظیم‌گری هوش مصنوعی
• 60. آموزش و پرورش تفسیرپذیری
• 61. تفسیرپذیری برای کاربران غیرمتخصص
• 62. تفسیرپذیری و توسعه مدل‌های بهتر
• 63. چالش‌های ارزیابی مدل‌های LLM از منظر تفسیرپذیری
• 64. روش‌های ارزیابی تفسیرپذیری در مقیاس بزرگ
• 65. تفسیرپذیری و درک عمیق‌تر از عملکرد LLM
• 66. تفسیرپذیری و شناسایی نقاط ضعف LLM
• 67. تفسیرپذیری و بهبود مستمر LLM
• 68. تفسیرپذیری و ارتباط با دانش دامنه
• 69. تفسیرپذیری و دانش انسانی
• 70. تفسیرپذیری و تعامل انسان و ماشین
• 71. تفسیرپذیری و خودکارسازی فرآیندها
• 72. تفسیرپذیری و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 73. تفسیرپذیری و مدیریت ریسک در کاربردهای LLM
• 74. تفسیرپذیری در چارچوب قوانین و مقررات ایران
• 75. استانداردهای تفسیرپذیری در نظام آموزشی ایران
• 76. اهمیت تفسیرپذیری در توسعه فناوری بومی
• 77. تفسیرپذیری و بومی‌سازی مدل‌های LLM
• 78. تفسیرپذیری در حفظ ارزش‌های فرهنگی و دینی
• 79. تفسیرپذیری و جلوگیری از تحریف اطلاعات
• 80. تفسیرپذیری و مسئولیت توسعه‌دهندگان
• 81. تفسیرپذیری و حقوق کاربران
• 82. تفسیرپذیری و سواد هوش مصنوعی
• 83. تفسیرپذیری در ارزیابی پیامدهای اجتماعی LLM
• 84. تفسیرپذیری و توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 85. تفسیرپذیری در جهت ارتقاء علم و دانش
• 86. تفسیرپذیری برای توسعه‌دهندگان در ایران
• 87. تفسیرپذیری در چارچوب نهادهای نظارتی
• 88. تفسیرپذیری و آینده شغلی متخصصان هوش مصنوعی
• 89. تفسیرپذیری در کاربردهای نظامی و امنیتی (با رویکرد دفاعی و بازدارنده)
• 90. تفسیرپذیری در حوزه انرژی و زیرساخت‌ها
• 91. تفسیرپذیری در بخش کشاورزی و منابع طبیعی
• 92. تفسیرپذیری در حوزه گردشگری و میراث فرهنگی
• 93. تفسیرپذیری در جهت خدمت به جامعه
• 94. تفسیرپذیری و شفافیت در سازمان‌های دولتی
• 95. تفسیرپذیری در راستای تحقق اهداف سند چشم‌انداز
• 96. تفسیرپذیری برای ایجاد اعتماد عمومی به هوش مصنوعی