کتاب صوتی شناخت محدودیت‌های هوش مصنوعی: درک تفاوت میان پردازش آماری و تفکر منطقی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناخت محدودیت‌های هوش مصنوعی: درک تفاوت میان پردازش آماری و تفکر منطقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: تحلیل انتقادی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. ساختار آماری پیش‌بینی کلمه بعدی در مدل‌های زبانی
• 3. تفاوت بنیادین میان استدلال منطقی و تقارن‌سازی آماری
• 4. مفهوم توزیع احتمالات در مدل‌سازی زبان
• 5. نقش داده‌های آموزشی در شکل‌گیری دانش مدل
• 6. محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک معنای عمیق
• 7. توهم دانش در مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. تفاوت میان پردازش الگو و درک مفهوم
• 9. چرا مدل‌های زبانی در استدلال‌های گام‌به‌گام دچار خطا می‌شوند
• 10. بررسی پدیده هم‌خطی (Coherence) و فریبندگی متن‌های تولید شده
• 11. تحلیل شکست مدل‌ها در مسائل ریاضی و منطقی پیچیده
• 12. نقش حافظه در مدل‌های زبانی و محدودیت‌های آن
• 13. تفاوت میان مدل‌های زبانی و سیستم‌های خبره مبتنی بر قواعد
• 14. چالش‌های ارزیابی هوش در مدل‌های زبانی
• 15. نقد رویکرد انسان‌انگاری مدل‌های زبانی
• 16. محدودیت‌های مدل در تشخیص واقعیت از احتمالات آماری
• 17. اهمیت زمینه‌سازی در پردازش زبان طبیعی
• 18. تأثیر سوگیری‌های داده‌های آموزشی بر پاسخ‌های مدل
• 19. بررسی پایداری و دقت مدل در حوزه‌های تخصصی
• 20. تفاوت میان تولید متن روان و تولید متن صحیح
• 21. چالش‌های تفسیرپذیری در مدل‌های جعبه‌سیاه
• 22. محدودیت‌های مدل در یادگیری از تجربیات جدید
• 23. نقش انسان در نظارت و هدایت مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. بررسی محدودیت‌های مدل در استدلال‌های استقرایی و قیاسی
• 25. رویکردهای نوین برای بهبود دقت و کاهش توهم در مدل‌ها
• 26. اهمیت مهندسی دستور (Prompt Engineering) در کنترل خروجی
• 27. ارزیابی انتقادی خروجی‌های مدل در محیط‌های کاری
• 28. تفاوت میان دانش آماری و درک جهان فیزیکی
• 29. محدودیت‌های مدل در فهم استعاره و مفاهیم انتزاعی
• 30. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی هوش مصنوعی
• 31. چارچوب‌های نظارتی برای استفاده ایمن از هوش مصنوعی
• 32. آینده تعامل انسان و ماشین با شناخت محدودیت‌ها
• 33. پایان‌بندی و جمع‌بندی شناخت توانمندی‌ها و مرزهای هوش مصنوعی