اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی RLHF: مهندسی ارزش در مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره RLHF: مهندسی ارزش در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: آموزش با بازخورد انسانی (RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ارزش در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی ارزش‌گذاری در هوش مصنوعی
• 3. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی
• 4. تطابق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 5. آیین‌نامه‌های محتوای دیجیتال در ایران
• 6. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 7. حدود شرعی در محتوای آموزشی
• 8. ارزش‌گذاری مبتنی بر آموزه‌های اسلامی
• 9. اصول فقهی در تصمیم‌گیری مدل‌های زبانی
• 10. مبانی کلام اسلامی در هوش مصنوعی
• 11. عرفان اسلامی و تأثیر آن بر ارزش‌گذاری
• 12. فقه جعفری در نظام‌دهی به مدل‌های زبانی
• 13. اقتصاد اسلامی و کاربرد آن در مدل‌های زبانی
• 14. بانکداری بدون ربا در مدل‌های زبانی
• 15. عقود اسلامی در تعاملات مالی مدل‌های زبانی
• 16. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارز
• 17. مباحث خانواده در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
• 18. روان‌شناسی روابط در خانواده ایرانی
• 19. ازدواج موفق در چارچوب فرهنگ ایران
• 20. تاریخ ایران باستان و هوش مصنوعی
• 21. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران
• 22. روابط بین‌الملل از منظر منافع ملی
• 23. علوم پزشکی مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 24. داروسازی و استانداردهای ملی
• 25. روانپزشکی و رویکردهای علمی
• 26. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 27. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. چالش‌های آموزش مدل‌های زبانی
• 29. روش‌های جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 30. اهمیت داده‌های باکیفیت و ارزشمند
• 31. فرایند برچسب‌گذاری داده‌ها
• 32. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 33. معیارهای سنجش عملکرد مدل‌های زبانی
• 34. ارزیابی انسانی در RLHF
• 35. مدل‌های مقایسه و رتبه‌بندی پاسخ‌ها
• 36. آموزش مدل پاداش
• 37. طراحی توابع پاداش مؤثر
• 38. بهینه‌سازی مدل زبانی با استفاده از مدل پاداش
• 39. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 40. تنظیم دقیق مبتنی بر پاداش
• 41. مدل‌های ترانسفورمر و معماری آن‌ها
• 42. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 43. کدگذاری و رمزگشایی در مدل‌های ترانسفورمر
• 44. پیش‌بینی کلمه بعدی
• 45. تولید متن خلاقانه
• 46. تولید متن واقع‌گرایانه
• 47. کنترل تولید متن
• 48. مدیریت سوگیری در مدل‌های زبانی
• 49. شناسایی و کاهش سوگیری‌های اجتماعی
• 50. سوگیری‌های نژادی و جنسیتی در مدل‌های زبانی
• 51. سوگیری‌های فرهنگی و مذهبی
• 52. تکنیک‌های کاهش سوگیری
• 53. ارزیابی مداوم مدل‌های زبانی
• 54. پایش عملکرد مدل در طول زمان
• 55. بازخورد کاربران و بهبود مستمر
• 56. اخلاق در هوش مصنوعی
• 57. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 58. شفافیت در الگوریتم‌ها
• 59. حریم خصوصی داده‌ها
• 60. امنیت مدل‌های زبانی
• 61. حملات سایبری به مدل‌های زبانی
• 62. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 63. کاربردهای RLHF در حوزه‌های مختلف
• 64. تولید محتوای آموزشی
• 65. خلاصه‌سازی متون علمی
• 66. پاسخ به سوالات پیچیده
• 67. ترجمه ماشینی بهبودیافته
• 68. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 69. دستیارهای مجازی هوشمند
• 70. کاربرد در علوم اسلامی
• 71. کاربرد در اقتصاد اسلامی
• 72. کاربرد در علوم پزشکی
• 73. کاربرد در حوزه خانواده
• 74. کاربرد در توسعه نرم‌افزار
• 75. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 76. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 77. داده‌های فارسی برای آموزش مدل‌ها
• 78. فرهنگ لغت و اصطلاحات فارسی
• 79. مباحث پیشرفته در RLHF
• 80. یادگیری تقویتی چندعامله
• 81. یادگیری تقویتی عمیق
• 82. مدل‌های مولد پیشرفته
• 83. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 84. کاربرد GANs در تولید متن
• 85. مباحث پژوهشی آینده در RLHF
• 86. توسعه مدل‌های زبانی اخلاقی‌تر
• 87. افزایش قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 88. مدل‌های زبانی با درک عمیق‌تر از جهان
• 89. نوآوری در تکنیک‌های ارزیابی
• 90. تأثیر RLHF بر جامعه
• 91. آینده شغلی و هوش مصنوعی
• 92. رابطه هوش مصنوعی و خلاقیت انسانی
• 93. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 94. نقش مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 95. امنیت سایبری و مدل‌های زبانی
• 96. حکمرانی داده در عصر هوش مصنوعی
• 97. اقتصاد داده و مدل‌های زبانی
• 98. آینده ارتباطات انسانی با هوش مصنوعی