اکسپرس 24
کتاب جامع آموزش عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از کلان‌داده‌های انسانی (RLHF و Behavioral Cloning)

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

تگ‌ها: AI Alignment Artificial Intelligence Behavioral Cloning DPO Human Datasets Imitation Learning Intelligent Agents Machine Learning Offline RL PPO RLHF عامل‌های هوشمند کلان‌داده‌های انسانی هم‌ترازی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.