دوره هوش مصنوعی که می‌فهمد: مقدمه‌ای بر RLHF و کاربردهای آن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی که می‌فهمد: مقدمه‌ای بر RLHF و کاربردهای آن

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 (RL)
• 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
• 4. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
• 5. فرایند یادگیری در یادگیری تقویتی
• 6. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌بندی شده و بدون مدل
• 7. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 8. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 9. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 14. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی عمیق
• 15. یادگیری تقویتی بدون سیاست (Policy-Free RL)
• 16. یادگیری تقویتی با سیاست (Policy-Based RL)
• 17. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic)
• 18. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
• 19. اهمیت بازخورد انسانی در هوش مصنوعی
• 20. مفهوم بازخورد انسانی
• 21. انواع بازخورد انسانی
• 22. مزایای استفاده از بازخورد انسانی
• 23. چالش‌های جمع‌آوری بازخورد انسانی
• 24. بازخورد انسانی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. آموزش پیش‌فرض مدل‌های زبانی بزرگ
• 28. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. نیاز به تنظیم دقیق با بازخورد انسانی
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
• 31. فرآیند RLHF
• 32. جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای انسانی
• 33. آموزش مدل پاداش (Reward Model)
• 34. تنظیم دقیق مدل زبانی با استفاده از مدل پاداش
• 35. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در RLHF
• 36. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 37. کاربرد PPO در RLHF
• 38. پیاده‌سازی PPO برای RLHF
• 39. مراحل پیاده‌سازی RLHF
• 40. انتخاب مدل زبانی پایه
• 41. جمع‌آوری داده‌های مقایسه‌ای
• 42. آموزش مدل پاداش
• 43. تنظیم دقیق مدل زبانی
• 44. ارزیابی مدل نهایی
• 45. کاربردهای RLHF در هوش مصنوعی
• 46. تولید متن طبیعی و مرتبط
• 47. پاسخ به پرسش‌ها به صورت مفید و دقیق
• 48. خلاصه‌سازی متون
• 49. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 50. تولید محتوای خلاقانه (با رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی)
• 51. تطبیق رفتار عامل با ترجیحات انسانی
• 52. کاربرد RLHF در رباتیک
• 53. کنترل ربات‌ها با بازخورد انسانی
• 54. یادگیری وظایف پیچیده توسط ربات‌ها
• 55. کاربرد RLHF در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. شخصی‌سازی توصیه‌ها
• 57. بهبود تجربه کاربری
• 58. کاربرد RLHF در بازی‌ها
• 59. ایجاد عامل‌های هوشمند در بازی‌ها
• 60. یادگیری استراتژی‌های پیشرفته
• 61. ملاحظات اخلاقی در RLHF
• 62. سوگیری در بازخورد انسانی
• 63. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های RLHF
• 64. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های مبتنی بر RLHF
• 65. مطابقت با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 66. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
• 67. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 68. کاربرد RLHF در آموزش زبان فارسی
• 69. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 70. ارائه بازخورد اصلاحی به زبان‌آموزان
• 71. کاربرد RLHF در سلامت
• 72. کمک به تشخیص پزشکی (با نظارت متخصص)
• 73. سیستم‌های حمایتی برای بیماران
• 74. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی RLHF
• 75. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RLHF
• 76. کارایی محاسباتی
• 77. مدیریت داده‌های بازخورد انسانی
• 78. ارزیابی مداوم مدل‌ها
• 79. آینده RLHF
• 80. روندهای نوظهور در RLHF
• 81. RLHF چندوجهی (Multimodal RLHF)
• 82. RLHF برای وظایف پیچیده‌تر
• 83. RLHF با داده‌های کمتر
• 84. چالش‌های آینده در RLHF
• 85. تحقیقات پیشرو در زمینه RLHF
• 86. مطالعات موردی موفق RLHF
• 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز
• 88. اهمیت RLHF در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه