دوره پیاده‌سازی ابزارهای اعتبارسنجی برای مدل‌های هوش مصنوعی با NVIDIA NeMo Guardrails همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی ابزارهای اعتبارسنجی برای مدل‌های هوش مصنوعی با NVIDIA NeMo Guardrails

موضوع کلی: هوش مصنوعی ایمن و اخلاقی

موضوع میانی: توسعه مدل‌های زبانی بزرگ قابل اعتماد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی ایمن و اخلاقی
• 2. اهمیت اعتماد در مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی هوش مصنوعی در ایران
• 4. تعریف مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. معماری و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. چالش‌های امنیت و اخلاق در LLMs
• 8. معرفی NVIDIA NeMo Guardrails
• 9. مفهوم Guardrails در هوش مصنوعی
• 10. اهداف و قابلیت‌های NeMo Guardrails
• 11. نصب و راه‌اندازی NeMo Guardrails
• 12. مبانی پیکربندی Guardrails
• 13. تعریف قوانین (Policies) در NeMo Guardrails
• 14. انواع قوانین: ورودی، خروجی، جریان
• 15. قوانین مبتنی بر تطابق الگو (Pattern Matching)
• 16. قوانین مبتنی بر تطابق معنایی (Semantic Matching)
• 17. قوانین مبتنی بر احراز هویت (Fact Checking)
• 18. قوانین مبتنی بر جلوگیری از پاسخ‌های نامناسب
• 19. قوانین مبتنی بر اطمینان از صحت اطلاعات
• 20. قوانین مبتنی بر جلوگیری از سوگیری (Bias)
• 21. قوانین مبتنی بر رعایت حریم خصوصی
• 22. قوانین مبتنی بر جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 23. قوانین مبتنی بر کنترل جریان مکالمه
• 24. پیاده‌سازی قوانین ساده برای ورودی کاربر
• 25. پیاده‌سازی قوانین برای خروجی مدل
• 26. مدیریت پاسخ‌های نامناسب در خروجی
• 27. جلوگیری از تولید محتوای غیرمجاز
• 28. تضمین صحت اطلاعات در پاسخ‌های LLM
• 29. اعتبارسنجی اطلاعات با منابع معتبر
• 30. استفاده از دانش‌بنیان داخلی برای اعتبارسنجی
• 31. مقابله با سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 32. حفاظت از داده‌های حساس کاربران
• 33. پیاده‌سازی مکانیزم‌های جلوگیری از افشا
• 34. کنترل محتوای توهین‌آمیز و خشونت‌آمیز
• 35. جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست (Fake News)
• 36. مدیریت مکالمات حساس و چالش‌برانگیز
• 37. تکنیک‌های پیشرفته در NeMo Guardrails
• 38. استفاده از نمودارهای جریان (Flowcharts)
• 39. طراحی مکالمات پیچیده با Guardrails
• 40. مدل‌سازی رفتار مطلوب کاربر
• 41. مدل‌سازی رفتار نامطلوب کاربر
• 42. تست و ارزیابی اثربخشی Guardrails
• 43. معیارهای سنجش امنیت و اخلاق LLMs
• 44. سناریوهای آزمایشی برای Guardrails
• 45. بهینه‌سازی قوانین برای عملکرد بهتر
• 46. مقابله با حملات adversarial به Guardrails
• 47. ملاحظات امنیتی در استفاده از Guardrails
• 48. یکپارچه‌سازی NeMo Guardrails با برنامه‌ها
• 49. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی Guardrails
• 50. ساخت یک چت‌بات ایمن با NeMo Guardrails
• 51. کاربرد Guardrails در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 52. کاربرد Guardrails در تولید محتوا
• 53. کاربرد Guardrails در خدمات مشتریان
• 54. کاربرد Guardrails در آموزش مجازی
• 55. کاربرد Guardrails در حوزه سلامت
• 56. کاربرد Guardrails در حوزه مالی
• 57. کاربرد Guardrails در حوزه حقوقی
• 58. کاربرد Guardrails در حوزه رسانه
• 59. کاربرد Guardrails در حوزه پژوهش
• 60. کاربرد Guardrails در حوزه دولتی
• 61. کاربرد Guardrails در حوزه نظامی
• 62. کاربرد Guardrails در حوزه فرهنگی
• 63. کاربرد Guardrails در حوزه مذهبی
• 64. کاربرد Guardrails در حوزه خانواده
• 65. کاربرد Guardrails در حوزه اجتماعی
• 66. کاربرد Guardrails در حوزه سیاسی
• 67. کاربرد Guardrails در حوزه اقتصادی
• 68. کاربرد Guardrails در حوزه زیست‌محیطی
• 69. کاربرد Guardrails در حوزه تکنولوژی
• 70. کاربرد Guardrails در حوزه هنر
• 71. کاربرد Guardrails در حوزه ورزش
• 72. کاربرد Guardrails در حوزه گردشگری
• 73. کاربرد Guardrails در حوزه کشاورزی
• 74. کاربرد Guardrails در حوزه صنعت
• 75. کاربرد Guardrails در حوزه حمل و نقل
• 76. کاربرد Guardrails در حوزه انرژی
• 77. کاربرد Guardrails در حوزه ارتباطات
• 78. کاربرد Guardrails در حوزه علم و دانش
• 79. کاربرد Guardrails در حوزه مدیریت
• 80. کاربرد Guardrails در حوزه مشاوره
• 81. کاربرد Guardrails در حوزه توسعه نرم‌افزار
• 82. کاربرد Guardrails در حوزه هوش مصنوعی
• 83. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
• 84. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان LLMs
• 85. نقش نهادهای نظارتی در هوش مصنوعی
• 86. آینده هوش مصنوعی ایمن و اخلاقی
• 87. آخرین پیشرفت‌ها در NeMo Guardrails
• 88. منابع تکمیلی برای هوش مصنوعی اخلاقی
• 89. مشارکت در جامعه توسعه‌دهندگان
• 90. اصول پایداری در توسعه هوش مصنوعی
• 91. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود LLMs
• 92. ملاحظات حقوقی در استفاده از LLMs
• 93. تعهد به اصول اخلاقی در عصر هوش مصنوعی
• 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده