فلش‌کارت‌های آموزشی جامع آموزش عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از کلان‌داده‌های انسانی (RLHF و Behavioral Cloning)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آموزش عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از کلان‌داده‌های انسانی (RLHF و Behavioral Cloning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: آموزش عامل‌های هوشمند و یادگیری تقویتی از طریق بازخورد انسانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی عامل‌محور (Agent-Centric AI) و معماری سیستم‌های تصمیم‌گیر
• 2. مروری بر نقش کلیدی داده‌های انسانی در توسعه سیستم‌های هوشمند مدرن
• 3. آشنایی با الگوهای رفتاری انسان و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی شناختی عامل‌ها
• 4. انواع کلان‌داده‌های انسانی (Demonstrations, Preferences, Corrections) و ساختار آن‌ها
• 5. تکنیک‌های جمع‌آوری، حاشیه‌نویسی (Annotation) و برچسب‌گذاری رفتار در مقیاس وسیع
• 6. پیش‌پردازش، پاک‌سازی و هم‌ترازی داده‌های رفتاری پیچیده برای آموزش مدل
• 7. مبانی یادگیری تقلیدی (Imitation Learning) و تفاوت آن با یادگیری تقویتی کلاسیک
• 8. شبیه‌سازی رفتار انسان (Behavioral Cloning - BC) و پیاده‌سازی آن با شبکه‌های عصبی عمیق
• 9. بررسی چالش جابجایی توزیع (Distribution Shift) و خطای انباشته در Behavioral Cloning
• 10. استفاده از الگوریتم DAgger (Dataset Aggregation) برای غلبه بر خطاهای شبیه‌سازی
• 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) و استخراج سیاست‌ها از داده‌های استاتیک
• 12. معماری و طراحی توابع پاداش (Reward Functions) بر اساس بازخوردها و ترجیحات انسانی
• 13. مبانی یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback)
• 14. مدل‌سازی پاداش (Reward Modeling) با استفاده از داده‌های مقایسه‌ای (Pairwise Comparisons)
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (PPO) در معماری و پایپ‌لاین RLHF
• 16. روش‌های نوین جایگزین: بهینه‌سازی ترجیحات مستقیم (DPO) و مزایای آن نسبت به PPO
• 17. کنترل کیفیت بازخوردهای انسانی و روش‌های کاهش سوگیری ارزیابان (Human Bias Mitigation)
• 18. مسئله هم‌ترازی هوش مصنوعی (AI Alignment) و اطمینان از ایمنی رفتار عامل‌ها
• 19. بررسی پدیده هک کردن پاداش (Reward Hacking) در عامل‌ها و استراتژی‌های مهار آن
• 20. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning - IRL) برای کشف نیات پنهان انسان
• 21. آموزش عامل‌های تعاملی چندوجهی (Multimodal Agents) با استفاده از داده‌های متنی و بصری
• 22. نقش مدل‌های پایه (Foundation Models) در تسریع فرآیند آموزش عامل‌های مبتنی بر داده انسانی
• 23. تبدیل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به عامل‌های تصمیم‌گیرنده (Autonomous Agents) مستقل
• 24. قوانین مقیاس‌پذیری (Scaling Laws) در آموزش عامل‌ها با کلان‌داده‌های انسانی
• 25. متریک‌های ارزیابی عملکرد عامل‌ها: ترکیب ارزیابی خودکار و ارزیابی انسانی (Human-in-the-loop)
• 26. ملاحظات اخلاقی، حفظ حریم خصوصی و امنیت در استفاده از کلان‌داده‌های رفتاری
• 27. معرفی ابزارها، کتابخانه‌ها و چارچوب‌های متن‌باز برای توسعه پایپ‌لاین RLHF
• 28. پروژه جامع: استخراج داده‌های تعاملی و آموزش یک عامل خودکار با استفاده از Behavioral Cloning
• 29. پروژه جامع: هم‌ترازی (Alignment) یک مدل زبانی کوچک با استفاده از تکنیک DPO و ترجیحات انسانی