فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی پیشرفته عوامل هوش مصنوعی با استفاده از RAGAS و ابزارهای مدرن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی پیشرفته عوامل هوش مصنوعی با استفاده از RAGAS و ابزارهای مدرن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: ارزیابی و بهبود مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 3. معماری ترنسفورمر و دلایل موفقیت آن
• 4. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): مفاهیم و اصول
• 5. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبان
• 6. معرفی مدل‌های زبانی پیشرفته
• 7. آشنایی با LangChain: چارچوبی برای ساخت برنامه‌های LLM
• 8. مفاهیم کلیدی LangChain: زنجیره‌ها، عوامل و ابزارها
• 9. ساخت اولین زنجیره با LangChain
• 10. مقدمه‌ای بر تکنیک بازیابی افزوده (RAG)
• 11. چرا RAG برای ارزیابی LLM مهم است؟
• 12. آشنایی با Pinecone: پایگاه داده وکتور برای RAG
• 13. نحوه ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در Pinecone
• 14. ادغام Pinecone با LangChain
• 15. معرفی Claude 3: نسل جدید مدل‌های زبانی Anthropic
• 16. قابلیت‌های Claude 3 برای وظایف پیچیده
• 17. مقایسه Claude 3 با سایر LLMs
• 18. معرفی RAGAS: چارچوبی برای ارزیابی LLM
• 19. متریک‌های اصلی RAGAS: بازیابی، تولید و زمینه
• 20. ارزیابی کیفیت بازیابی در RAGAS
• 21. ارزیابی کیفیت تولید متن توسط LLM
• 22. ارزیابی صحت و مرتبط بودن پاسخ‌ها
• 23. تنظیم دقیق مدل‌های زبان برای بهبود عملکرد
• 24. استفاده از RAGAS برای ارزیابی خودکار LLMها
• 25. پیاده‌سازی RAGAS با LangChain و Pinecone
• 26. ساخت عوامل هوش مصنوعی با LangChain
• 27. طراحی عوامل برای وظایف خاص
• 28. ارزیابی عملکرد عوامل هوش مصنوعی
• 29. نقش RAG در بهبود پاسخ‌های عامل
• 30. استفاده از Claude 3 در ساخت عوامل هوش مصنوعی
• 31. بهینه‌سازی عوامل برای حداکثر دقت
• 32. تکنیک‌های پیشرفته در RAGAS
• 33. ارزیابی عوامل پیچیده چند مرحله‌ای
• 34. مدیریت دانش در عوامل هوش مصنوعی
• 35. استفاده از Pinecone برای حافظه بلندمدت عامل
• 36. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 37. ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ با RAGAS
• 38. مقایسه رویکردهای مختلف ارزیابی
• 39. نکات عملی برای پیاده‌سازی RAGAS
• 40. رفع مشکلات رایج در ارزیابی LLM
• 41. تکنیک‌های کاهش سوگیری در LLMها
• 42. ارزیابی اخلاقی عوامل هوش مصنوعی
• 43. ملاحظات امنیتی در توسعه LLM
• 44. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های LLM
• 45. استانداردهای حاکم بر هوش مصنوعی در ایران
• 46. چارچوب‌های قانونی توسعه هوش مصنوعی
• 47. نقش فقه در ارزیابی و توسعه هوش مصنوعی
• 48. هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 49. کاربردهای صنعتی هوش مصنوعی در ایران
• 50. هوش مصنوعی در حوزه سلامت با رویکرد اسلامی
• 51. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و پرورش
• 52. هوش مصنوعی در نظام بانکی بدون ربا
• 53. هوش مصنوعی و بهینه‌سازی فرآیندهای اداری
• 54. هوش مصنوعی در کشاورزی پایدار
• 55. هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب
• 56. هوش مصنوعی و حفظ محیط زیست
• 57. هوش مصنوعی در توسعه فرهنگی و هنری
• 58. هوش مصنوعی و ترویج معارف اسلامی
• 59. هوش مصنوعی در حل مسائل اجتماعی
• 60. هوش مصنوعی و ارتقاء کیفیت زندگی
• 61. آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 62. روندهای نوظهور در LLMs
• 63. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
• 64. اخلاق در طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 65. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 66. نظام حقوقی هوش مصنوعی در ایران
• 67. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در هوش مصنوعی
• 68. نقش دانشگاه‌ها در توسعه هوش مصنوعی
• 69. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی
• 70. استانداردهای جهانی در هوش مصنوعی
• 71. ارزیابی جامع سیستم‌های LLM
• 72. توسعه ابزارهای ارزیابی بومی
• 73. کاربرد RAGAS در پروژه‌های عملی
• 74. بهبود مستمر مدل‌های زبان
• 75. ساخت عوامل هوشمند با قابلیت یادگیری
• 76. ارزیابی عوامل در سناریوهای واقعی
• 77. پیش‌بینی رفتار عوامل هوش مصنوعی
• 78. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 79. تکنیک‌های پیشرفته در Pinecone
• 80. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه داده وکتور
• 81. استفاده از Embeddingهای متنوع
• 82. ارزیابی مدل‌های زبانی چندزبانه
• 83. پردازش زبان طبیعی فارسی با LLMs
• 84. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 85. توسعه مدل‌های زبان فارسی با RAGAS
• 86. کاربرد LLMs در خدمات دولت الکترونیک
• 87. هوش مصنوعی در حوزه قانون‌گذاری
• 88. هوش مصنوعی و عدالت ترمیمی
• 89. تکنیک‌های ارزیابی عمیق LLMها
• 90. مدل‌سازی رفتارهای پیچیده عامل
• 91. ارزیابی مقایسه‌ای LLMs و عوامل
• 92. آینده ارزیابی عوامل هوش مصنوعی
• 93. نقش RAGAS در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 94. مبانی برنامه‌نویسی عامل‌محور
• 95. طراحی رابط‌های کاربری برای عوامل هوش مصنوعی
• 96. امنیت عوامل هوش مصنوعی در برابر حملات
• 97. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی الگوها
• 98. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حجیم
• 99. ارزیابی عوامل هوش مصنوعی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 100. توسعه عوامل هوشمند برای حل مسائل پیچیده