دوره TRUST: چارچوبی غیرمتمرکز برای حسابرسی استدلال مدل‌های زبان بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب TRUST: چارچوبی غیرمتمرکز برای حسابرسی استدلال مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی امن و مسئولانه

موضوع میانی: اطمینان‌پذیری و حسابرسی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 3. چالش‌های اطمینان‌پذیری در مدل‌های زبان بزرگ
  • 4. مفاهیم اساسی در حسابرسی هوش مصنوعی
  • 5. مقدمه‌ای بر چارچوب TRUST
  • 6. معرفی معماری غیرمتمرکز
  • 7. مروری بر اجزای اصلی چارچوب TRUST
  • 8. نقش گره‌ها در شبکه TRUST
  • 9. سازوکارهای اجماع در TRUST
  • 10. امنیت و حفاظت از داده‌ها در TRUST
  • 11. آشنایی با مفهوم استدلال در LLMs
  • 12. چگونگی ارزیابی استدلال در LLMs
  • 13. معرفی انواع مختلف خطاهای استدلالی در LLMs
  • 14. اهمیت شفافیت در مدل‌های زبان بزرگ
  • 15. مروری بر تکنیک‌های تفسیرپذیری LLMs
  • 16. نقش داده‌های آموزشی در اطمینان‌پذیری LLMs
  • 17. تاثیر داده‌های سمی بر استدلال LLMs
  • 18. آشنایی با حملات adversarial و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 19. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در TRUST
  • 20. نقش بازخورد انسانی در بهبود استدلال LLMs
  • 21. معرفی سیستم‌های حسابرسی متمرکز و غیرمتمرکز
  • 22. مقایسه سیستم‌های حسابرسی متمرکز و غیرمتمرکز
  • 23. مزایای استفاده از چارچوب غیرمتمرکز TRUST
  • 24. آشنایی با مفاهیم حریم خصوصی و امنیت در بلاکچین
  • 25. مروری بر فناوری بلاکچین و کاربرد آن در TRUST
  • 26. نقش قراردادهای هوشمند در TRUST
  • 27. طراحی قراردادهای هوشمند برای حسابرسی LLMs
  • 28. مدیریت و حاکمیت در چارچوب TRUST
  • 29. نقش توکن‌ها و اقتصاد توکنی در TRUST
  • 30. معرفی نقش‌های مختلف در شبکه TRUST
  • 31. مسئولیت‌ها و وظایف حسابرسان در TRUST
  • 32. معرفی شاخص‌های ارزیابی عملکرد LLMs
  • 33. شاخص‌های ارزیابی استدلال در TRUST
  • 34. روش‌های اعتبارسنجی داده‌ها در TRUST
  • 35. ایجاد و مدیریت مجموعه‌های داده‌های حسابرسی
  • 36. فرآیند جمع‌آوری داده‌ها در TRUST
  • 37. فرآیند پردازش و آماده‌سازی داده‌ها در TRUST
  • 38. معرفی ابزارهای تجزیه و تحلیل داده در TRUST
  • 39. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی خطاها
  • 40. شناسایی و طبقه‌بندی خطاهای استدلالی
  • 41. استفاده از NLP برای ارزیابی استدلال
  • 42. پیاده‌سازی یک گره TRUST
  • 43. تنظیمات اولیه و پیکربندی گره TRUST
  • 44. مدیریت گره و نظارت بر عملکرد آن
  • 45. استقرار و مقیاس‌پذیری شبکه TRUST
  • 46. بهینه‌سازی عملکرد شبکه TRUST
  • 47. معرفی API و رابط‌های برنامه‌نویسی TRUST
  • 48. توسعه ابزارهای تعاملی برای حسابرسی
  • 49. ادغام TRUST با LLMs موجود
  • 50. معرفی نمونه‌های کاربردی TRUST
  • 51. حسابرسی مدل‌های تولید متن
  • 52. حسابرسی مدل‌های پاسخ به سوال
  • 53. حسابرسی مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 54. حسابرسی مدل‌های کدنویسی
  • 55. مطالعه موردی: حسابرسی یک LLM خاص با TRUST
  • 56. بهبود عملکرد و دقت LLMs با استفاده از TRUST
  • 57. بهبود استدلال LLMs با استفاده از داده‌های حسابرسی
  • 58. بهبود قابلیت اطمینان LLMs از طریق آموزش تقویتی
  • 59. بهبود مقاومت LLMs در برابر حملات adversarial
  • 60. ارزیابی و اعتبارسنجی نتایج حسابرسی
  • 61. گزارش‌دهی و تجسم داده‌های حسابرسی
  • 62. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای نظارت
  • 63. ارائه نتایج حسابرسی به ذینفعان
  • 64. معرفی چالش‌های مقیاس‌پذیری در TRUST
  • 65. راه حل‌های مقیاس‌پذیری در TRUST
  • 66. بهبود کارایی و سرعت حسابرسی
  • 67. امنیت و حفاظت از حریم خصوصی در TRUST
  • 68. ملاحظات اخلاقی در حسابرسی LLMs
  • 69. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در استفاده از LLMs
  • 70. مدیریت ریسک در استفاده از LLMs
  • 71. آینده حسابرسی هوش مصنوعی و LLMs
  • 72. نقش TRUST در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
  • 73. تحولات آینده در چارچوب TRUST
  • 74. بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 75. ادغام TRUST با سایر چارچوب‌های حسابرسی
  • 76. همکاری و مشارکت در اکوسیستم TRUST
  • 77. نقش جامعه در توسعه و پیشرفت TRUST
  • 78. نحوه مشارکت در پروژه‌های منبع باز TRUST
  • 79. راه‌های کمک به بهبود و توسعه TRUST
  • 80. توسعه ابزارهای جدید برای TRUST
  • 81. آموزش و تربیت متخصصان حسابرسی LLMs
  • 82. مسیرهای شغلی در زمینه حسابرسی هوش مصنوعی
  • 83. ابزارها و منابع یادگیری برای حسابرسی LLMs
  • 84. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مرتبط
  • 85. بهترین شیوه‌ها در حسابرسی LLMs
  • 86. اشتباهات رایج در حسابرسی و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 87. اهمیت مستندسازی در حسابرسی
  • 88. نقش استانداردهای صنعتی در حسابرسی
  • 89. آینده پژوهی و تحقیقات در حوزه TRUST
  • 90. چشم‌انداز بلندمدت TRUST
  • 91. تاثیر TRUST بر جامعه و صنعت هوش مصنوعی
  • 92. نقد و بررسی چارچوب TRUST
  • 93. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 94. پرسش و پاسخ
  • 95. منابع و مراجع
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.