کتاب صوتی راهنمای جامع ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
• 3. انواع مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 4. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 5. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
• 6. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 7. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 8. اهمیت ارزیابی دقیق LLMs
• 9. متریک‌های ارزیابی پایه در NLP
• 10. دقت (Accuracy) و معیارهای مشابه
• 11. فراخوانی (Recall) و دقت (Precision)
• 12. امتیاز F1 و اهمیت آن
• 13. متریک‌های ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
• 14. متریک‌های ارزیابی برای وظایف ترجمه ماشینی
• 15. BLEU، ROUGE و METEOR
• 16. متریک‌های ارزیابی برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 17. متریک‌های ارزیابی برای وظایف تولید متن
• 18. Perplexity و مفاهیم مرتبط
• 19. ارزیابی درک مطلب (Reading Comprehension)
• 20. ارزیابی تولید پاسخ (Response Generation)
• 21. ارزیابی توانایی استدلال LLMs
• 22. ارزیابی منطق و انسجام LLMs
• 23. ارزیابی دانش عمومی LLMs
• 24. ارزیابی دانش تخصصی LLMs
• 25. ارزیابی ایمنی و اخلاق LLMs
• 26. تشخیص و کاهش سوگیری (Bias) در LLMs
• 27. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 28. مدیریت اطلاعات نادرست و فیک‌نیوز
• 29. ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
• 30. ارزیابی پایداری (Robustness) LLMs
• 31. ارزیابی حساسیت به ورودی‌های کوچک
• 32. ارزیابی عملکرد در سناریوهای واقعی
• 33. طراحی مجموعه داده‌های ارزیابی
• 34. اهمیت تنوع در مجموعه داده‌ها
• 35. روش‌های ارزیابی بدون نظارت (Unsupervised)
• 36. روش‌های ارزیابی با نظارت (Supervised)
• 37. ارزیابی مدل‌های زبان در وظایف مکالمه‌ای
• 38. ارزیابی ربات‌های چت (Chatbots)
• 39. معیارهای ارزیابی برای دستیارهای مجازی
• 40. ارزیابی خلاصه‌سازی خودکار اسناد
• 41. ارزیابی تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 42. ارزیابی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 43. ارزیابی تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 44. ارزیابی مدل‌سازی زبان در زبان فارسی
• 45. چالش‌های ارزیابی LLMs فارسی
• 46. مجموعه داده‌های ارزیابی برای زبان فارسی
• 47. ابزارها و فریم‌ورک‌های ارزیابی LLMs
• 48. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 49. کتابخانه‌های تخصصی ارزیابی NLP
• 50. مدیریت و نگهداری مدل‌های ارزیابی شده
• 51. تکرارپذیری در ارزیابی LLMs
• 52. استانداردسازی فرآیندهای ارزیابی
• 53. ارزیابی LLMs در صنعت
• 54. کاربرد LLMs در آموزش و پرورش
• 55. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
• 56. کاربرد LLMs در حوزه مالی
• 57. کاربرد LLMs در حوزه حقوقی
• 58. کاربرد LLMs در حوزه رسانه
• 59. ارزیابی LLMs برای تولید محتوا
• 60. ارزیابی LLMs برای پشتیبانی مشتری
• 61. ارزیابی LLMs برای ترجمه تخصصی
• 62. ارزیابی LLMs برای بازیابی اطلاعات
• 63. ارزیابی LLMs برای خلاصه‌سازی اخبار
• 64. ارزیابی LLMs در حوزه تحقیقات علمی
• 65. اهمیت ارزیابی مداوم LLMs
• 66. تکامل متریک‌های ارزیابی
• 67. مرزهای دانش در ارزیابی LLMs
• 68. آینده ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 69. ارزیابی LLMs با رویکردهای انسانی
• 70. نقش ارزیابی انسانی در کنار معیارهای خودکار
• 71. ارزیابی LLMs برای وظایف خلاقانه
• 72. ارزیابی LLMs برای تولید کد
• 73. ارزیابی LLMs در محیط‌های امنیتی
• 74. استانداردهای امنیتی در ارزیابی LLMs
• 75. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی LLMs
• 76. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
• 77. ارزیابی LLMs و حاکمیت داده
• 78. قوانین و مقررات مربوط به LLMs
• 79. چارچوب‌های قانونی برای ارزیابی
• 80. تأثیر ارزیابی بر بهبود مدل‌ها
• 81. فرآیند بازخورد در ارزیابی LLMs
• 82. مقایسه عملکرد LLMs مختلف
• 83. ارزیابی LLMs در مقیاس بزرگ
• 84. ارزیابی LLMs برای کاربردهای خاص
• 85. بهینه‌سازی فرآیندهای ارزیابی
• 86. مدل‌سازی ارزیابی به عنوان یک وظیفه
• 87. ارزیابی LLMs و تأثیر آن بر سرمایه‌گذاری
• 88. استراتژی‌های ارزیابی مؤثر
• 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده ارزیابی LLMs
• 90. ارزیابی LLMs در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 91. ملاحظات فقهی در ارزیابی LLMs
• 92. تطبیق متریک‌های ارزیابی با ارزش‌های اسلامی
• 93. جلوگیری از تولید محتوای خلاف شرع
• 94. ارزیابی LLMs در جهت منافع ملی
• 95. انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 96. مدیریت ریسک در استفاده از LLMs
• 97. اهمیت ارزیابی فنی و کاربردی
• 98. توسعه مدل‌های ارزیابی بومی
• 99. ارزیابی LLMs با تمرکز بر جنبه‌های اسلامی
• 100. ارزیابی LLMs برای کاربردهای آموزشی دینی