کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی و استاندارد برای ارزیابی و بهبود عملکرد سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی و استاندارد برای ارزیابی و بهبود عملکرد سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و تضمین کیفیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های ارزیابی در سامانه‌های هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. شناسایی شاخص‌های کلیدی عملکرد در مدل‌های زبانی
• 4. دسته‌بندی انواع ارزیابی‌ها در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 5. مقدمه‌ای بر ارزیابی‌های مبتنی بر مدل و مدل‌های داور
• 6. استانداردهای جمع‌آوری داده‌های ارزیابی و مجموعه‌های آزمون
• 7. روش‌های طراحی و تدوین پرامپت‌های استاندارد برای ارزیابی
• 8. ارزیابی دقت پاسخ‌دهی و وفاداری به متن مبدأ
• 9. سنجش میزان توهم و تولید محتوای غیرواقعی در مدل‌ها
• 10. ارزیابی کیفیت استخراج اطلاعات و پاسخ به سوالات
• 11. سنجش رعایت چارچوب‌های اخلاقی و ایمنی در خروجی مدل
• 12. بررسی سوگیری‌های احتمالی و راهکارهای کاهش آن‌ها در مدل‌ها
• 13. ارزیابی قابلیت‌های استدلال منطقی و حل مسئله در مدل
• 14. استفاده از معیارهای آماری سنتی در ارزیابی متن
• 15. کاربرد معیارهای مبتنی بر تعبیه برداری در سنجش شباهت معنایی
• 16. روش‌های ارزیابی کیفی توسط متخصصان انسانی
• 17. طراحی فرآیندهای بازخورد انسانی در چرخه بهبود مدل
• 18. ارزیابی کارایی و سرعت پاسخ‌دهی در سیستم‌های عملیاتی
• 19. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف منابع
• 20. ارزیابی مدل‌های بازیابی‌محور در معماری‌های جستجوی معنایی
• 21. سنجش کیفیت تولید کد و حل مسائل برنامه‌نویسی
• 22. بررسی پایداری و تکرارپذیری خروجی‌های مدل
• 23. مدیریت و پایش مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 24. شناسایی و تحلیل شکست‌های مدل در شرایط واقعی
• 25. به‌کارگیری چارچوب‌های متن‌باز برای خودکارسازی ارزیابی
• 26. تکنیک‌های ارزیابی مدل در حوزه‌های تخصصی و فنی
• 27. ارزیابی مدل در تعامل با ابزارهای خارجی و فراخوانی توابع
• 28. تأثیر تنظیم دقیق بر عملکرد مدل در سناریوهای خاص
• 29. مستندسازی نتایج ارزیابی و گزارش‌دهی فنی
• 30. تدوین نقشه راه برای بهبود مستمر مدل بر اساس نتایج ارزیابی