دوره مهندسی دانش در مدل‌های زبانی بزرگ برای ارزیابی و بهبود نتایج همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی دانش در مدل‌های زبانی بزرگ برای ارزیابی و بهبود نتایج

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی دانش

موضوع میانی: مهندسی دانش در مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی دانش در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مفاهیم کلیدی در مهندسی دانش
• 5. روش‌های استخراج دانش از متون
• 6. نمایش دانش: هستی‌شناسی‌ها و گراف‌های دانش
• 7. ابزارهای مدل‌سازی هستی‌شناسی
• 8. پیاده‌سازی گراف‌های دانش
• 9. فرایندهای مهندسی دانش مبتنی بر LLM
• 10. ارزیابی کیفیت دانش استخراج شده
• 11. تکنیک‌های پالایش و اعتبارسنجی دانش
• 12. اصول مهندسی دانش برای LLMها
• 13. ملاحظات اخلاقی در مهندسی دانش
• 14. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMها
• 15. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال در ایران
• 16. قوانین و آیین‌نامه‌های ساماندهی محتوای دیجیتال
• 17. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط
• 18. حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 19. تطبیق مهندسی دانش با موازین شرعی
• 20. کاربرد LLMها در ارزیابی محتوا
• 21. مدل‌های ارزیابی مبتنی بر LLM
• 22. چالش‌های ارزیابی با LLMها
• 23. رهیافت‌های نوین در مهندسی دانش
• 24. مهندسی دانش برای بهبود پاسخگویی LLMها
• 25. مدیریت دانش در سازمان‌های ایرانی
• 26. استفاده از LLMها در نظام بانکی بدون ربا
• 27. فقه اقتصادی اسلامی و LLMها
• 28. کاربرد LLMها در قراردادهای اسلامی
• 29. اقتصاد مقاومتی و مهندسی دانش
• 30. چارچوب‌های فقهی در اقتصاد دیجیتال
• 31. مبانی خانواده در فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 32. روانشناسی خانواده و LLMها
• 33. کاربرد LLMها در مشاوره خانواده (با رویکرد اسلامی)
• 34. روابط بین فردی در چارچوب خانواده ایرانی
• 35. سلامت روان در چارچوب ارزش‌های اسلامی
• 36. مباحث تاریخی با رویکرد ملی و اسلامی
• 37. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران
• 38. روابط بین‌الملل در چارچوب منافع ملی
• 39. تاریخ تحولات سیاسی ایران
• 40. حقوق عمومی و اداری در ایران
• 41. مقررات ناظر بر فضای مجازی
• 42. قوانین جرائم رایانه‌ای
• 43. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در ایران
• 44. اصول مهندسی نرم‌افزار سازگار با قوانین
• 45. روش‌های توسعه نرم‌افزار امن
• 46. تست و اعتبارسنجی نرم‌افزار
• 47. مدیریت پروژه نرم‌افزاری در ایران
• 48. استانداردهای کدنویسی و مستندسازی
• 49. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌های زبانی
• 50. روش‌های کاهش سوگیری در LLMها
• 51. شناسایی و رفع سوگیری‌های ناخواسته
• 52. تطبیق LLMها با فرهنگ و ارزش‌های ایرانی
• 53. مهندسی دانش برای درک متون فارسی
• 54. پردازش زبان طبیعی فارسی
• 55. استخراج اطلاعات از متون فارسی
• 56. تولید محتوای متنی فارسی با LLMها
• 57. کاربرد LLMها در آموزش مجازی
• 58. طراحی دوره‌های آموزشی سازگار با قوانین
• 59. ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی
• 60. مدیریت دانش در سازمان‌های آموزشی
• 61. هوش مصنوعی در خدمت آموزش و پژوهش
• 62. اصول مهندسی دانش برای ارزیابی نتایج
• 63. چالش‌های پیاده‌سازی مهندسی دانش
• 64. راهکارهای عملیاتی در مهندسی دانش
• 65. مدیریت ریسک در پروژه‌های مهندسی دانش
• 66. ارزیابی فنی و اقتصادی پروژه‌ها
• 67. اهمیت دقت و صحت در مهندسی دانش
• 68. توسعه پایدار و مهندسی دانش
• 69. نقش مهندسی دانش در نوآوری
• 70. کاربردهای پیشرفته LLMها در مهندسی دانش
• 71. آینده مهندسی دانش و مدل‌های زبانی
• 72. مهندسی دانش برای هوش مصنوعی مسئولانه
• 73. چالش‌های مفهومی و فنی در مهندسی دانش
• 74. مدل‌سازی دانش در حوزه‌های تخصصی
• 75. مهندسی دانش برای سیستم‌های خبره
• 76. تطبیق دانش با نیازهای کاربران
• 77. ارزیابی کمی و کیفی نتایج مهندسی دانش
• 78. بهبود مستمر فرایندهای مهندسی دانش
• 79. نقش داده‌ها در مهندسی دانش
• 80. پیش‌پردازش داده‌ها برای مهندسی دانش
• 81. استفاده از منابع دانش موجود
• 82. اتصال گراف‌های دانش
• 83. پایگاه‌های داده برای نمایش دانش
• 84. فناوری‌های وب معنایی
• 85. کاربرد LLMها در ساخت وب معنایی
• 86. مهندسی دانش برای هوش مصنوعی مولد
• 87. ارزیابی خروجی‌های هوش مصنوعی مولد
• 88. ملاحظات حقوقی و شرعی در هوش مصنوعی مولد
• 89. اخلاق در مهندسی دانش
• 90. نقش مهندسی دانش در حکمرانی داده
• 91. تحلیل داده‌ها با رویکرد مهندسی دانش
• 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده