دوره تکنیک‌های پیشرفته برای ارزیابی اتکاپذیری مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته برای ارزیابی اتکاپذیری مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ارزیابی مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اتکاپذیری مدل‌های زبانی
• 2. تعریف اتکاپذیری و ابعاد آن در مدل‌های زبانی
• 3. اهمیت اتکاپذیری در کاربردهای حیاتی
• 4. مروری بر چالش‌های ارزیابی اتکاپذیری
• 5. مبانی آماری و احتمالات در اتکاپذیری
• 6. مفاهیم اولیه عدم قطعیت در مدل‌های زبانی
• 7. مدل‌های احتمالی و توزیع‌های پیشین و پسین
• 8. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات و آنتروپی
• 9. آنتروپی در مدل‌های زبانی و اندازه‌گیری اطلاعات
• 10. اطلاعات متقابل و کاربرد آن در ارزیابی
• 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی
• 12. معماری‌های متداول مدل‌های زبانی (RNN, LSTM, Transformer)
• 13. نحوه آموزش مدل‌های زبانی و پارامترها
• 14. تابع هزینه و معیارهای ارزیابی استاندارد (Perplexity, BLEU)
• 15. مقدمه‌ای بر مفاهیم اتکاپذیری در یادگیری ماشین
• 16. اندازه‌گیری عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل
• 17. روش‌های مبتنی بر نمونه‌برداری (Sampling-based methods)
• 18. روش‌های مبتنی بر بیز (Bayesian methods)
• 19. مدل‌های آنسامبل (Ensemble models) و ارزیابی عدم قطعیت
• 20. معیارهای ارزیابی اتکاپذیری: کالیبراسیون (Calibration)
• 21. کالیبراسیون اعتماد (Confidence calibration)
• 22. کالیبراسیون پیش‌بینی (Prediction calibration)
• 23. روش‌های ارزیابی کالیبراسیون: نمودار رطوبت (Reliability diagrams)
• 24. معیارهای کمی کالیبراسیون: میانگین خطای مربع (MSE)
• 25. معیارهای کمی کالیبراسیون: انتظار شرطی (Conditional expectation)
• 26. معیارهای ارزیابی اتکاپذیری: تمایزپذیری (Discrimination)
• 27. تمایزپذیری بین کلاس‌ها و عدم قطعیت
• 28. ارزیابی تمایزپذیری با استفاده از منحنی ROC
• 29. منحنی AUC و تفسیر آن در زمینه اتکاپذیری
• 30. معیارهای ارزیابی اتکاپذیری: استحکام (Robustness)
• 31. استحکام در برابر داده‌های نویزدار (Noisy data)
• 32. استحکام در برابر حملات متخاصم (Adversarial attacks)
• 33. روش‌های ارزیابی استحکام: تزریق نویز
• 34. روش‌های ارزیابی استحکام: حملات متخاصم ساده
• 35. مقدمه‌ای بر انواع خطا در مدل‌های زبانی
• 36. خطاهای سیستماتیک و تصادفی
• 37. شناسایی و دسته‌بندی خطاها
• 38. تکنیک‌های کاهش خطا و بهبود اتکاپذیری
• 39. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning) برای وظایف خاص
• 40. استفاده از داده‌های بیشتر و باکیفیت‌تر
• 41. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 42. یادگیری انتقالی (Transfer learning) و تأثیر آن بر اتکاپذیری
• 43. مقدمه‌ای بر ارزیابی اتکاپذیری در وظایف خاص
• 44. ارزیابی اتکاپذیری در طبقه‌بندی متن
• 45. ارزیابی اتکاپذیری در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 46. ارزیابی اتکاپذیری در ترجمه ماشینی
• 47. ارزیابی اتکاپذیری در تولید متن
• 48. ارزیابی اتکاپذیری در خلاصه‌سازی متن
• 49. مقدمه‌ای بر ابزارها و کتابخانه‌های ارزیابی اتکاپذیری
• 50. کتابخانه‌های پایتون برای ارزیابی عدم قطعیت
• 51. ابزارهای متن‌باز برای سنجش کالیبراسیون
• 52. پلتفرم‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 53. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در اتکاپذیری
• 54. یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)
• 55. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
• 56. استنتاج تقریبی در شبکه‌های عصبی بیزی
• 57. روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
• 58. شبکه‌های عصبی گوسی (Gaussian Processes)
• 59. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
• 60. اهمیت تفسیرپذیری در کنار اتکاپذیری
• 61. روش‌های تفسیرپذیری محلی و سراسری
• 62. تکنیک‌های LIME و SHAP برای تفسیر مدل‌های زبانی
• 63. تفسیرپذیری مدل‌های ترنسفورمر
• 64. مقدمه‌ای بر اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 65. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی و تأثیر آن بر اتکاپذیری
• 66. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 67. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های مدل‌های زبانی
• 68. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 69. استانداردهای حاکمیتی و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 70. مقدمه‌ای بر ارزیابی اتکاپذیری در سناریوهای عملیاتی
• 71. ارزیابی اتکاپذیری مدل‌ها در خط تولید (Production)
• 72. پایش مستمر اتکاپذیری مدل‌ها
• 73. مدیریت ریسک مرتبط با عدم اتکاپذیری مدل
• 74. طراحی سیستم‌های پشتیبان و انسان در حلقه (Human-in-the-loop)
• 75. مقدمه‌ای بر تحقیقات نوین در اتکاپذیری مدل‌های زبانی
• 76. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و چالش‌های اتکاپذیری
• 77. تکنیک‌های ارزیابی اتکاپذیری برای LLMs
• 78. مطالعات موردی در ارزیابی اتکاپذیری LLMs
• 79. تحقیقات آینده در زمینه اتکاپذیری و تفسیرپذیری
• 80. اهمیت بازخورد انسانی (Human Feedback) در بهبود اتکاپذیری
• 81. آموزش مدل‌ها با تأکید بر صحت و دقت
• 82. روش‌های ارزیابی اتکاپذیری با استفاده از پرسش و پاسخ
• 83. سنجش قابلیت اطمینان مدل در پاسخ به سوالات مبهم
• 84. ارزیابی اتکاپذیری در وظایف تولید کد
• 85. تأثیر معماری مدل بر اتکاپذیری
• 86. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای اتکاپذیری
• 87. ارزیابی اتکاپذیری در حضور داده‌های نامتوازن
• 88. روش‌های مقابله با عدم اطمینان در زمان اجرا
• 89. ارزیابی اتکاپذیری در سیستم‌های چندوظیفه‌ای
• 90. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های بلندمدت
• 91. ارزیابی اتکاپذیری در پردازش زبان طبیعی فارسی
• 92. چالش‌های ارزیابی اتکاپذیری در زبان فارسی
• 93. اهمیت داده‌های بومی در ارزیابی اتکاپذیری
• 94. کاربرد اتکاپذیری مدل‌های زبانی در سیستم‌های تصمیم‌گیری
• 95. تأثیر اتکاپذیری بر پذیرش فناوری هوش مصنوعی
• 96. آموزش کاربران نهایی در مورد محدودیت‌های مدل‌ها
• 97. اصول طراحی سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی اتکاپذیر
• 98. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های رسمی ارزیابی مدل در ایران
• 99. دستورالعمل‌های وزارت ارتباطات و فناوری اطلاعات
• 100. استانداردهای پژوهشگاه‌های علمی و دانشگاهی