کتاب صوتی راهکارهای عملی برای افزایش قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی برای افزایش قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شناسایی و کاهش Hallucination

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم پایه در قابلیت اطمینان
• 3. اهمیت قابلیت اطمینان در مدل‌های زبانی
• 4. دسته‌بندی انواع خطا در مدل‌های زبانی
• 5. خطاهای معنایی و نحوی
• 6. خطاهای منطقی و استدلالی
• 7. خطاهای مرتبط با داده‌های آموزشی
• 8. ارزیابی اولیه قابلیت اطمینان مدل
• 9. معیارهای ارزیابی کمی
• 10. معیارهای ارزیابی کیفی
• 11. تکنیک‌های افزایش قابلیت اطمینان در مرحله پیش‌پردازش داده
• 12. پاکسازی داده‌ها از نویز
• 13. حذف داده‌های پرت و نامتعارف
• 14. متعادل‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی
• 15. روش‌های پیش‌پردازش متنی
• 16. توکن‌سازی و نرمال‌سازی
• 17. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 18. حذف کلمات توقف
• 19. استفاده از بردار کلمات و جاسازی‌ها
• 20. Word Embeddings و مفاهیم آن
• 21. انواع Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 22. کاربرد جاسازی‌ها در افزایش قابلیت اطمینان
• 23. معماری‌های مدل‌های زبانی مدرن
• 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 25. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 26. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (GRU)
• 27. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 28. ترنسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر آن
• 29. BERT و مفاهیم آن
• 30. GPT و مدل‌های مشابه
• 31. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 32. انتخاب داده‌های تنظیم دقیق مناسب
• 33. استراتژی‌های تنظیم دقیق
• 34. ارزیابی مدل پس از تنظیم دقیق
• 35. روش‌های افزایش قابلیت اطمینان در مرحله آموزش مدل
• 36. تنظیم ابرپارامترها
• 37. بهینه‌سازی فراپارامترها
• 38. تنظیم نرخ یادگیری
• 39. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی
• 40. منظم‌سازی L1 و L2
• 41. Dropout و مفاهیم آن
• 42. افزایش داده (Data Augmentation) برای مدل‌های زبانی
• 43. تکنیک‌های افزایش داده متنی
• 44. جایگزینی کلمات مترادف
• 45. افزایش داده با استفاده از مدل‌های زبانی
• 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 47. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل
• 48. کاربرد اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی قابلیت اطمینان
• 49. مدل‌های مبتنی بر قوانین و دانش
• 50. استفاده از هستی‌شناسی‌ها و گراف‌های دانش
• 51. ادغام دانش خارجی با مدل‌های زبانی
• 52. سیستم‌های مبتنی بر پرسش و پاسخ
• 53. قابلیت اطمینان در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 54. ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 55. مدل‌های زبانی برای درک مطلب
• 56. قابلیت اطمینان در وظایف درک مطلب
• 57. ارزیابی مدل‌های درک مطلب
• 58. مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 59. قابلیت اطمینان در تولید متن خلاقانه
• 60. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 61. تکنیک‌های تشخیص و کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 62. شناسایی سوگیری‌های جنسیتی و نژادی
• 63. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 64. ملاحظات اخلاقی در قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
• 65. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها (Interpretability)
• 66. تکنیک‌های تفسیر مدل‌های زبانی
• 67. اهمیت تفسیرپذیری در حوزه‌های حساس
• 68. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های زبانی
• 69. ارزیابی عدم قطعیت خروجی مدل
• 70. روش‌های نمایش عدم قطعیت
• 71. قابلیت اطمینان در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 72. چالش‌های مدل‌های زبانی چندزبانه
• 73. تکنیک‌های بهبود قابلیت اطمینان در مدل‌های چندزبانه
• 74. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی
• 75. قابلیت اطمینان در حوزه پزشکی و سلامت
• 76. قابلیت اطمینان در حوزه حقوقی و قضایی
• 77. قابلیت اطمینان در حوزه مالی و اقتصادی
• 78. قابلیت اطمینان در حوزه آموزش و پژوهش
• 79. روش‌های نظارت و پایش مدل‌های زبانی در طول زمان
• 80. تشخیص افت عملکرد مدل
• 81. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 82. مدیریت چرخه حیات مدل‌های زبانی
• 83. آینده قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
• 84. چالش‌های پیش رو و راهکارهای نوآورانه
• 85. نقش هوش مصنوعی مسئولانه در قابلیت اطمینان
• 86. مطالعه موردی: افزایش قابلیت اطمینان در یک پروژه واقعی
• 87. بررسی چالش‌ها و راهکارها در عمل
• 88. درس‌های آموخته شده از پروژه
• 89. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی برای افزایش قابلیت اطمینان