دوره استانداردهای اعتبارسنجی برای مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استانداردهای اعتبارسنجی برای مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شناسایی و کاهش Hallucination

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اعتبارسنجی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 3. معیارهای ارزیابی پایه در پردازش زبان طبیعی
• 4. داده‌های مورد نیاز برای اعتبارسنجی مدل‌ها
• 5. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های اعتبارسنجی
• 6. انواع خطاهای رایج در مدل‌های زبانی
• 7. روش‌های تشخیص و اندازه‌گیری خطا
• 8. اعتبارسنجی مدل‌ها در وظایف تولید متن
• 9. ارزیابی کیفیت متن تولید شده: انسجام و پیوستگی
• 10. ارزیابی کیفیت متن تولید شده: مرتبط بودن و صحت
• 11. اعتبارسنجی مدل‌ها در وظایف خلاصه‌سازی
• 12. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی: ROUGE
• 13. ارزیابی خلاصه‌سازی توسط انسان
• 14. اعتبارسنجی مدل‌ها در وظایف ترجمه ماشینی
• 15. معیارهای ارزیابی ترجمه: BLEU
• 16. نکات مهم در ارزیابی ترجمه ماشینی
• 17. اعتبارسنجی مدل‌ها در وظایف پرسش و پاسخ
• 18. ارزیابی دقت و پوشش در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 19. اعتبارسنجی مدل‌ها در وظایف طبقه‌بندی متن
• 20. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت، فراخوانی، F1
• 21. اعتبارسنجی مدل‌ها در وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 22. ارزیابی عملکرد NER
• 23. اعتبارسنجی مدل‌ها در وظایف تحلیل احساسات
• 24. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
• 25. اعتبارسنجی مدل‌های زبانی بزرگ در کاربردهای خاص
• 26. اعتبارسنجی مدل‌ها برای کاربردهای آموزشی
• 27. اعتبارسنجی مدل‌ها برای کاربردهای پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 28. اعتبارسنجی مدل‌ها برای کاربردهای حقوقی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 29. اعتبارسنجی مدل‌ها برای کاربردهای تجاری و اقتصادی (با رعایت چارچوب بانکداری بدون ربا)
• 30. اعتبارسنجی مدل‌ها در تشخیص سوگیری‌ها (Bias)
• 31. شناسایی سوگیری‌های نژادی و قومیتی در مدل‌ها
• 32. شناسایی سوگیری‌های جنسیتی در مدل‌ها
• 33. شناسایی سوگیری‌های مذهبی و سیاسی در مدل‌ها
• 34. روش‌های کاهش و مدیریت سوگیری‌ها
• 35. اعتبارسنجی مدل‌ها از منظر اخلاق و مسئولیت‌پذیری
• 36. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی
• 37. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 38. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در فرآیند اعتبارسنجی
• 39. نقش انسان در فرآیند اعتبارسنجی مدل‌های زبانی
• 40. اعتبارسنجی ادراکی و شهودی مدل‌ها
• 41. اهمیت بازخورد انسانی در بهبود مدل‌ها
• 42. مقایسه روش‌های اعتبارسنجی خودکار و انسانی
• 43. طراحی آزمایش‌های اعتبارسنجی جامع
• 44. انتخاب مجموعه داده‌های مناسب برای اعتبارسنجی
• 45. تعیین معیارهای ارزیابی متناسب با هدف
• 46. مدیریت و نگهداری مجموعه داده‌های اعتبارسنجی
• 47. اعتبارسنجی مدل‌ها در طول چرخه عمر توسعه
• 48. تست رگرسیون برای مدل‌های زبانی
• 49. اعتبارسنجی مدل‌ها پس از به‌روزرسانی
• 50. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 51. تکنیک‌های پیشرفته اعتبارسنجی
• 52. یادگیری تقویتی برای اعتبارسنجی مدل‌ها
• 53. اعتبارسنجی مبتنی بر شبیه‌سازی
• 54. استفاده از مدل‌های زبانی دیگر برای اعتبارسنجی
• 55. اعتبارسنجی مدل‌ها در سناریوهای چندزبانه
• 56. چالش‌های اعتبارسنجی مدل‌های چندزبانه
• 57. معیارهای خاص برای ارزیابی چندزبانه
• 58. اعتبارسنجی مدل‌ها در زبان فارسی
• 59. ویژگی‌های زبان فارسی و تأثیر آن بر اعتبارسنجی
• 60. مجموعه داده‌های اعتبارسنجی اختصاصی برای زبان فارسی
• 61. ارزیابی مدل‌ها بر روی گویش‌های مختلف فارسی
• 62. استانداردهای اعتبارسنجی برای مدل‌های زبانی بزرگ در ایران
• 63. ملاحظات قانونی و شرعی در اعتبارسنجی مدل‌های زبانی
• 64. انطباق با آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 65. رعایت حدود شرعی در محتوای اعتبارسنجی
• 66. ضوابط شورای عالی انقلاب فرهنگی در ارزیابی محتوا
• 67. اعتبارسنجی مدل‌ها در چارچوب خانوادهٔ ایرانی-اسلامی
• 68. ارزیابی مدل‌ها از منظر ارزش‌های فرهنگی و ملی
• 69. اعتبارسنجی مدل‌ها در زمینهٔ اقتصاد مقاومتی و تولید داخلی
• 70. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش‌های علمی داخلی
• 71. اعتبارسنجی مدل‌ها با تأکید بر منافع ملی
• 72. مدل‌سازی ریسک و عدم قطعیت در اعتبارسنجی
• 73. اعتبارسنجی حساسیت مدل‌ها به تغییرات ورودی
• 74. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل
• 75. مدل‌سازی خطاهای سیستماتیک و تصادفی
• 76. اعتبارسنجی مدل‌ها برای سنجش قابلیت اطمینان
• 77. قابلیت اطمینان مدل در شرایط مختلف
• 78. ارزیابی پایداری و ثبات عملکرد مدل
• 79. سنجه‌های قابلیت اطمینان در طول زمان
• 80. اعتبارسنجی مدل‌ها در مقابل حملات مخرب (Adversarial Attacks)
• 81. آشنایی با حملات مخرب در مدل‌های زبانی
• 82. روش‌های دفاع در برابر حملات مخرب
• 83. ارزیابی مقاومت مدل در برابر حملات
• 84. اعتبارسنجی مدل‌ها برای مقاصد آموزشی در ایران
• 85. طراحی دوره‌های آموزشی اعتبارسنجی مدل‌های زبانی
• 86. تدوین سرفصل‌های آموزشی متناسب با نیاز کشور
• 87. آموزش عملی اعتبارسنجی مدل‌ها به دانشجویان
• 88. اعتبارسنجی مدل‌ها در حوزهٔ هوش مصنوعی مولد
• 89. مبانی هوش مصنوعی مولد و اعتبارسنجی آن
• 90. چالش‌های خاص اعتبارسنجی مدل‌های مولد
• 91. معیارهای ارزیابی خلاقیت و اصالت در خروجی مدل‌های مولد
• 92. اعتبارسنجی مدل‌ها در راستای تحقق اهداف سند چشم‌انداز
• 93. همسوسازی اعتبارسنجی مدل‌ها با اولویت‌های پژوهشی کشور
• 94. نقش اعتبارسنجی در توسعهٔ فناوری‌های بومی
• 95. ارزیابی تأثیر مدل‌های زبانی بر پیشرفت علمی و فناوری
• 96. اعتبارسنجی مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر داده‌های داخلی
• 97. اهمیت استفاده از داده‌های بومی برای اعتبارسنجی
• 98. چالش‌ها و فرصت‌های اعتبارسنجی با داده‌های داخلی
• 99. توسعهٔ ابزارها و چارچوب‌های اعتبارسنجی بومی
• 100. اعتبارسنجی مدل‌های زبانی بزرگ در مواجهه با اطلاعات نادرست