کتاب هوش مصنوعی قابل اعتماد و مدل‌های زبانی بزرگ

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 هوش مصنوعی قابل اعتماد و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 2. اهمیت هوش مصنوعی قابل اعتماد در دنیای واقعی
  • 3. چالش‌های اعتماد به مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. تعریف و ابعاد هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 5. عدالت، مسئولیت‌پذیری، و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 6. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ: انواع و شناسایی
  • 7. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 8. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی بزرگ (Explainable AI)
  • 9. تکنیک‌های XAI برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 10. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ از نظر انصاف و سوگیری
  • 11. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 12. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 13. روش‌های دفاعی در برابر حملات خصمانه
  • 14. مدل‌های زبانی بزرگ و اطلاعات نادرست (Misinformation)
  • 15. شناسایی و مقابله با اخبار جعلی تولید شده توسط هوش مصنوعی
  • 16. استانداردها و دستورالعمل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 17. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی
  • 18. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
  • 19. مبانی امنیت سایبری برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 20. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 21. مفهوم Robustness در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 22. ارزیابی Robustness مدل‌های زبانی بزرگ
  • 23. تکنیک‌های افزایش Robustness مدل‌های زبانی بزرگ
  • 24. مفهوم Calibration در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 25. ارزیابی Calibration مدل‌های زبانی بزرگ
  • 26. روش‌های بهبود Calibration مدل‌های زبانی بزرگ
  • 27. مفهوم Fairness در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 28. معیارهای سنجش Fairness در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 29. روش‌های دستیابی به Fairness در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 30. اثرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 31. آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 32. مطالعه موردی: هوش مصنوعی قابل اعتماد در حوزه سلامت
  • 33. مطالعه موردی: هوش مصنوعی قابل اعتماد در حوزه مالی
  • 34. مطالعه موردی: هوش مصنوعی قابل اعتماد در حوزه حقوقی
  • 35. ابزارهای ارزیابی هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 36. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 37. روش‌های نظارت و کنترل کیفیت مدل‌های زبانی بزرگ
  • 38. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 39. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 40. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 41. مفهوم Differential Privacy
  • 42. پیاده‌سازی Differential Privacy در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 43. بررسی ریسک‌های امنیتی خاص مدل‌های زبانی بزرگ
  • 44. روش‌های کاهش وابستگی به داده‌های بزرگ
  • 45. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) و هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 46. تطبیق مدل‌های زبانی بزرگ با فرهنگ‌ها و زبان‌های مختلف
  • 47. تست و دیباگینگ مدل‌های زبانی بزرگ
  • 48. اهمیت مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 49. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی قابل اعتماد در سازمان‌ها
  • 50. نقش مهندسان داده در هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 51. نقش متخصصان اخلاق در هوش مصنوعی
  • 52. ارتباط هوش مصنوعی قابل اعتماد با پایداری (Sustainability)

📚 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.