دوره ارزیابی کاربردی و عملیاتی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی کاربردی و عملیاتی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر ارزیابی کاربردی سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی ارزیابی مدل‌های زبانی در بستر کاربردی
• 3. چرایی اهمیت ارزیابی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 4. اهداف کلیدی در ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. تعریف معیارهای ارزیابی در کاربردهای واقعی
• 6. انواع رویکردهای ارزیابی: کمی و کیفی
• 7. ارزیابی کمی: شاخص‌های عملکردی پایه
• 8. دقت (Accuracy) و صحت (Precision) در خروجی مدل
• 9. بازیابی (Recall) و امتیاز F1 در وظایف مرتبط
• 10. معیارهای مربوط به تولید متن: BLEU و ROUGE
• 11. ارزیابی کیفی: سنجش جنبه‌های معنایی و کاربردی
• 12. ارزیابی انسجام و پیوستگی در پاسخ‌های مدل
• 13. ارزیابی مرتبط بودن (Relevance) پاسخ‌ها به پرسش
• 14. ارزیابی جامعیت (Comprehensiveness) اطلاعات ارائه‌شده
• 15. سنجش وضوح و قابل فهم بودن خروجی مدل
• 16. نقش ارزیابی انسانی در سنجش کیفیت
• 17. طراحی پروتکل‌های ارزیابی انسانی مؤثر
• 18. انتخاب ارزیابان مناسب و آموزش آن‌ها
• 19. مدیریت و جمع‌آوری بازخوردهای ارزیابان
• 20. ارزیابی مدل‌ها در وظایف خاص زبانی
• 21. ارزیابی در خلاصه‌سازی متون
• 22. ارزیابی در پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 23. ارزیابی در ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 24. ارزیابی در تولید متن خلاقانه (Creative Text Generation)
• 25. ارزیابی در دسته‌بندی متون (Text Classification)
• 26. ارزیابی در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 27. ارزیابی در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 28. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ در وظایف پیچیده
• 29. ارزیابی در مکالمه و چت‌بات‌ها
• 30. ارزیابی در تولید کد (Code Generation)
• 31. ارزیابی در استدلال منطقی و حل مسئله
• 32. ارزیابی در درک مطلب و استنتاج
• 33. چالش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی و ارزیابی
• 35. تاثیر سوگیری بر خروجی مدل و ارزیابی آن
• 36. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 37. تغییرپذیری (Variability) خروجی مدل‌ها
• 38. تاثیر نمونه‌گیری و تنظیمات (Prompting) بر ارزیابی
• 39. ارزیابی استحکام (Robustness) مدل در برابر تغییرات ورودی
• 40. ارزیابی مدل‌ها در مواجهه با داده‌های نویزدار
• 41. ارزیابی مدل‌ها در برابر حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
• 42. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی مدل‌های زبانی
• 43. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فرآیند ارزیابی
• 44. شفافیت و قابلیت تفسیر (Interpretability) در مدل‌ها
• 45. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 46. ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های تولیدی (Production Environments)
• 47. تفاوت ارزیابی در محیط آزمایشگاهی و محیط واقعی
• 48. استفاده از داده‌های واقعی کاربران برای ارزیابی
• 49. مانیتورینگ مستمر عملکرد مدل در طول زمان
• 50. به‌روزرسانی و بازارزیابی مدل‌ها پس از تغییرات
• 51. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ در بستر کسب‌وکار
• 52. ارزیابی مدل‌ها برای بهبود تجربه مشتری
• 53. ارزیابی مدل‌ها در اتوماسیون فرآیندها
• 54. ارزیابی مدل‌ها در تحلیل بازار و پیش‌بینی
• 55. ارزیابی مدل‌ها در پشتیبانی مشتری هوشمند
• 56. ارزیابی مدل‌ها در مدیریت دانش سازمانی
• 57. ارزیابی مدل‌ها در خلق محتوای بازاریابی
• 58. چارچوب‌های ارزیابی موجود و استانداردهای صنعتی
• 59. بررسی ابزارها و پلتفرم‌های ارزیابی LLM
• 60. مقایسه رویکردهای ارزیابی در مقالات علمی
• 61. کاربرد معیارهای ارزیابی در انتخاب مدل مناسب
• 62. انتخاب مدل بر اساس نیازمندی‌های کاربردی
• 63. تنظیم پارامترهای مدل بر اساس نتایج ارزیابی
• 64. بهینه‌سازی مدل‌ها برای وظایف خاص
• 65. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 66. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از داده‌های تولید شده توسط انسان
• 67. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از داده‌های خودکار تولید شده
• 68. توسعه مجموعه داده‌های ارزیابی (Evaluation Datasets)
• 69. ویژگی‌های مجموعه داده‌های ارزیابی با کیفیت
• 70. روش‌های ساخت مجموعه داده‌های ارزیابی چالش‌برانگیز
• 71. ارزیابی مدل‌ها در زبان فارسی و چالش‌های خاص آن
• 72. پیچیدگی‌های زبان فارسی برای مدل‌های زبانی
• 73. تفاوت‌های گویشی و منطقه‌ای در زبان فارسی
• 74. کمبود منابع و داده‌های ارزیابی برای زبان فارسی
• 75. روش‌های ارزیابی مدل‌ها برای زبان فارسی
• 76. استفاده از مترجمان انسانی برای ارزیابی متون فارسی
• 77. تطبیق معیارهای ارزیابی بین‌المللی با زبان فارسی
• 78. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه آموزش
• 79. ارزیابی ابزارهای کمک آموزشی مبتنی بر LLM
• 80. ارزیابی مدل‌ها در شخصی‌سازی فرایند یادگیری
• 81. ارزیابی مدل‌ها در تولید تمرین و آزمون
• 82. ارزیابی مدل‌ها در ارائه بازخورد به دانش‌آموزان
• 83. ارزیابی مدل‌ها در پاسخگویی به سوالات آموزشی
• 84. ارزیابی مدل‌ها در ترجمه متون آموزشی
• 85. ارزیابی مدل‌ها در خلاصه سازی متون درسی
• 86. ارزیابی مدل‌ها در تولید محتوای آموزشی نوین
• 87. ارزیابی مدل‌ها در پژوهش‌های علمی و دانشگاهی
• 88. ارزیابی مدل‌ها در مرور ادبیات (Literature Review)
• 89. ارزیابی مدل‌ها در استخراج اطلاعات علمی
• 90. ارزیابی مدل‌ها در نگارش مقالات علمی
• 91. ارزیابی مدل‌ها در تحلیل داده‌های پژوهشی
• 92. ارزیابی مدل‌ها در تولید فرضیه‌های پژوهشی
• 93. ارزیابی مدل‌ها در خلاصه سازی مقالات علمی
• 94. ارزیابی مدل‌ها در ارائه ایده‌های نوآورانه
• 95. ارزیابی مدل‌ها در حوزه سلامت و پزشکی
• 96. ارزیابی مدل‌ها در تشخیص بیماری‌ها
• 97. ارزیابی مدل‌ها در پیشنهاد درمان
• 98. ارزیابی مدل‌ها در تحلیل نتایج آزمایشگاهی
• 99. ارزیابی مدل‌ها در مستندسازی سوابق پزشکی
• 100. ارزیابی مدل‌ها در ارائه اطلاعات پزشکی به بیماران