, ,

کتاب ارزیابی و بهبود سیستم‌های تولید متن با افزونه بازیابی (RAG)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 ارزیابی و بهبود سیستم‌های تولید متن با افزونه بازیابی (RAG)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی پیشرفته

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی تولید متن با افزونه بازیابی (RAG)
  • 2. معماری کلی سیستم‌های RAG
  • 3. مولفه‌های اصلی در سیستم‌های RAG
  • 4. فرایند بازیابی اطلاعات در RAG
  • 5. تولید متن در سیستم‌های RAG
  • 6. ارزیابی سیستم‌های RAG: نیازها و چالش‌ها
  • 7. مفهوم ارزیابی در تولید متن
  • 8. شاخص‌های ارزیابی سنتی در NLP
  • 9. محدودیت‌های ارزیابی سنتی برای RAG
  • 10. معرفی چارچوب RAGAS
  • 11. اهداف و دامنه چارچوب RAGAS
  • 12. اجزای اصلی چارچوب RAGAS
  • 13. مفهوم امتیازبندی در RAGAS
  • 14. شاخص‌های ارزیابی در RAGAS
  • 15. شاخص بازیابی (Retrieval Score)
  • 16. دقت بازیابی (Precision)
  • 17. یادآوری بازیابی (Recall)
  • 18. امتیازدهی به مرتبط بودن اسناد بازیابی شده
  • 19. شاخص تولید (Generation Score)
  • 20. روانی متن تولید شده (Fluency)
  • 21. انسجام متن تولید شده (Coherence)
  • 22. مربوط بودن متن تولید شده به پرسش
  • 23. صحت اطلاعات در متن تولید شده (Faithfulness)
  • 24. ارزیابی وفاداری متن به منابع بازیابی شده
  • 25. مفهوم "قاطعیت" در ارزیابی RAG
  • 26. شاخص‌های ارزیابی مبتنی بر مقایسه
  • 27. مقایسه متن تولید شده با پاسخ مرجع
  • 28. امتیازدهی بر اساس شباهت معنایی
  • 29. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای ارزیابی
  • 30. مفهوم "هوش مصنوعی مولد" در ارزیابی
  • 31. فرایند آموزش مدل‌های ارزیابی
  • 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ارزیابی
  • 33. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای آموزش
  • 34. مراحل پیاده‌سازی چارچوب RAGAS
  • 35. نصب و راه‌اندازی RAGAS
  • 36. آماده‌سازی داده‌ها برای ارزیابی
  • 37. انتخاب شاخص‌های مناسب برای ارزیابی
  • 38. اجرای فرایند ارزیابی با RAGAS
  • 39. تحلیل نتایج ارزیابی RAGAS
  • 40. بهینه‌سازی سیستم‌های RAG بر اساس نتایج
  • 41. بهبود فرایند بازیابی
  • 42. تکنیک‌های بهبود دقت بازیابی
  • 43. تکنیک‌های بهبود یادآوری بازیابی
  • 44. تنظیم پارامترهای مدل بازیابی
  • 45. انتخاب روش‌های بازیابی مناسب
  • 46. بهبود فرایند تولید متن
  • 47. تکنیک‌های بهبود روانی و انسجام متن
  • 48. تکنیک‌های افزایش دقت اطلاعات در متن تولید شده
  • 49. تنظیم پارامترهای مدل تولید متن
  • 50. استفاده از Prompt Engineering برای بهبود تولید
  • 51. ارزیابی تاثیر تغییرات بر شاخص‌ها
  • 52. مفهوم "خطای تولید" در سیستم‌های RAG
  • 53. دسته‌بندی خطاهای رایج در RAG
  • 54. خطاهای مربوط به بازیابی نامناسب
  • 55. خطاهای مربوط به تولید متن نادرست
  • 56. خطاهای مربوط به عدم وفاداری به منابع
  • 57. مدیریت خطاهای بازیابی
  • 58. استراتژی‌های مقابله با بازیابی ضعیف
  • 59. استفاده از روش‌های بازیابی پیشرفته‌تر
  • 60. مدیریت خطاهای تولید
  • 61. استراتژی‌های بهبود کیفیت متن خروجی
  • 62. تنظیم مدل تولید بر اساس بازخورد
  • 63. کاربرد RAGAS در سناریوهای مختلف
  • 64. ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 65. ارزیابی سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
  • 66. ارزیابی سیستم‌های تولید محتوا
  • 67. ارزیابی سیستم‌های چت‌بات‌های مبتنی بر دانش
  • 68. مطالعات موردی استفاده از RAGAS
  • 69. مثال عملی از ارزیابی یک سیستم RAG
  • 70. تحلیل نتایج ارزیابی در یک سناریوی واقعی
  • 71. راهکارهای عملی برای بهبود سیستم ارزیابی شده
  • 72. محدودیت‌های چارچوب RAGAS
  • 73. چالش‌های ارزیابی خودکار در NLP
  • 74. نیاز به ارزیابی انسانی در کنار ارزیابی خودکار
  • 75. توسعه‌های آتی در زمینه ارزیابی RAG
  • 76. آینده ارزیابی سیستم‌های تولید متن
  • 77. نقش هوش مصنوعی در ارزیابی هوش مصنوعی
  • 78. استانداردهای جدید در ارزیابی سیستم‌های مولد
  • 79. جمع‌بندی و نکات کلیدی در ارزیابی RAG
  • 80. اصول اساسی ارزیابی موثر سیستم‌های RAG
  • 81. نکات مهم در تفسیر نتایج ارزیابی
  • 82. پیشنهادات برای بهبود مداوم سیستم‌های RAG
  • 83. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی سیستم‌های تولید متن
  • 84. رعایت حریم خصوصی در داده‌های ارزیابی
  • 85. مقابله با سوگیری در مدل‌های ارزیابی
  • 86. تضمین صحت و شفافیت در فرایند ارزیابی
  • 87. اصول طراحی سیستم‌های RAG قابل اعتماد
  • 88. توسعه ابزارهای نوین ارزیابی
  • 89. آینده پژوهش در زمینه ارزیابی RAG
  • 90. نقش جامعه علمی در پیشبرد ارزیابی
  • 91. توصیه‌های کاربردی برای توسعه‌دهندگان RAG
  • 92. ارزیابی چندوجهی سیستم‌های مولد
  • 93. مقیاس‌پذیری فرایندهای ارزیابی
  • 94. تطبیق‌پذیری چارچوب‌های ارزیابی
  • 95. اهمیت معیارهای ارزیابی قابل فهم
  • 96. فرهنگ‌سازی در زمینه ارزیابی سیستم‌های هوشمند
  • 97. آموزش متخصصان ارزیابی سیستم‌های مولد
  • 98. توسعه ابزارهای کمکی برای ارزیابی
  • 99. پژوهش‌های بین‌رشته‌ای در ارزیابی RAG
  • 100. اهمیت بازخورد مستمر در ارزیابی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ارزیابی و بهبود سیستم‌های تولید متن با افزونه بازیابی (RAG)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا