دوره RLHF: گامی حیاتی به سوی هوش مصنوعی اخلاقی و ایمن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره RLHF: گامی حیاتی به سوی هوش مصنوعی اخلاقی و ایمن

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 یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 2. مبانی یادگیری تقویتی
• 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
• 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌دار و بدون مدل
• 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning و SARSA
• 6. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 7. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش ورودی
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای دنباله‌های زمانی
• 10. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. معماری ترنسفورمر برای LLMs
• 12. مکانیزم توجه در ترنسفورمرها
• 13. آموزش اولیه LLMs
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 15. مفاهیم کلیدی در RLHF
• 16. نقش بازخورد انسانی در RLHF
• 17. انواع بازخورد انسانی: رتبه‌بندی، مقایسه، تصحیح
• 18. جمع‌آوری داده‌های بازخورد انسانی
• 19. کیفیت و تنوع داده‌های بازخورد
• 20. مدل پاداش (Reward Model)
• 21. آموزش مدل پاداش
• 22. معیارهای ارزیابی مدل پاداش
• 23. تنظیم دقیق LLM با استفاده از مدل پاداش
• 24. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization) برای RLHF
• 25. مراحل اجرای PPO در RLHF
• 26. مزایای PPO در RLHF
• 27. چالش‌های RLHF
• 28. ایمنی در RLHF
• 29. هم‌راستایی با ارزش‌های انسانی
• 30. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 31. تکنیک‌های کاهش سوگیری در LLMs
• 32. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 33. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه AI
• 34. مسئولیت‌پذیری در AI
• 35. شفافیت در سیستم‌های AI
• 36. قابل توضیح بودن (Explainability) در AI
• 37. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در RLHF
• 38. حفاظت از داده‌های کاربران
• 39. جلوگیری از افشای اطلاعات حساس
• 40. امنیت مدل‌های زبانی
• 41. حملات مخرب به LLMs
• 42. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 43. ارزیابی جامع LLMs
• 44. معیارهای ارزیابی استاندارد
• 45. تست‌های ایمنی و اخلاقی
• 46. متریک‌های ارزیابی عملکرد
• 47. کاربردهای RLHF
• 48. تولید متن خلاقانه و مفید
• 49. پاسخگویی به سوالات پیچیده
• 50. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 51. ترجمه ماشینی بهبودیافته
• 52. تولید کد برنامه‌نویسی
• 53. سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده
• 54. ربات‌های گفتگو (Chatbots) هوشمند
• 55. کاربردهای آموزشی RLHF
• 56. تولید محتوای آموزشی سازگار
• 57. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
• 58. پشتیبانی از فراگیران
• 59. کاربردهای پژوهشی RLHF
• 60. تحقیق در مورد رفتار LLMs
• 61. کاوش در پتانسیل‌های جدید AI
• 62. توسعه روش‌های نوین RLHF
• 63. اخلاق در پژوهش‌های AI
• 64. ملاحظات فقهی و شرعی در تولید محتوا
• 65. ضوابط تولید محتوای آموزشی در ایران
• 66. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 67. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 68. حدود شرعی در محتوای آموزشی
• 69. پرهیز از توهین به مقدسات
• 70. نهی از ترویج ربا و قمار
• 71. ممنوعیت مشروبات الکلی و مواد مخدر
• 72. چارچوب شرعی روابط انسانی
• 73. حجاب و پوشش شرعی
• 74. پرهیز از فرقه‌های انحرافی
• 75. ممنوعیت براندازی و اهانت به نظام
• 76. امنیت سایبری و ممنوعیت هک مخرب
• 77. ممنوعیت ساخت سلاح و خشونت
• 78. قوانین پولشویی و فرار مالیاتی
• 79. ممنوعیت خودکشی و خودآزاری
• 80. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستی
• 81. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
• 82. موسیقی و هنر در چارچوب ضوابط
• 83. روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 84. تاریخ و سیاست بر اساس چارچوب رسمی
• 85. علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 86. تولید محتوا برای سامانه آموزشی رسمی
• 87. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 88. توسعه AI ایمن و مفید
• 89. هم‌راستایی AI با ارزش‌های جامعه
• 90. آینده RLHF و هوش مصنوعی مسئولانه
• 91. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 92. نقش نظارت انسانی در سیستم‌های AI
• 93. تعهد به توسعه پایدار AI
• 94. چالش‌های آینده در RLHF
• 95. نوآوری‌های پیش رو در RLHF
• 96. تأثیر RLHF بر جامعه بشری
• 97. مسیر پیش رو برای AI اخلاقی
• 98. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های RLHF
• 99. ابزارهای پیاده‌سازی RLHF
• 100. منابع داده برای آموزش مدل پاداش