کتاب سنجش جامع توانمندی‌های استدلالی مدل‌های پایه هوش مصنوعی در بسترهای محاسباتی متنوع
, ,

کتاب سنجش جامع توانمندی‌های استدلالی مدل‌های پایه هوش مصنوعی در بسترهای محاسباتی متنوع

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010338 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب سنجش جامع توانمندی‌های استدلالی مدل‌های پایه هوش مصنوعی در بسترهای محاسباتی متنوع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: ارزیابی و سنجش توانایی‌های استدلالی مدل‌های پایه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با مدل‌های پایه (Foundation Models) و معماری آن‌ها
  • 3. معرفی مفاهیم استدلال و انواع آن در هوش مصنوعی
  • 4. مروری بر چالش‌های ارزیابی توانایی‌های استدلالی
  • 5. اهمیت ارزیابی استدلال در مدل‌های زبانی
  • 6. معرفی مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی استدلال
  • 7. آشنایی با انواع استدلال: استدلال منطقی، استقرایی، قیاسی و ابداعی
  • 8. مروری بر روش‌های ارزیابی خودکار استدلال
  • 9. معرفی معیارها و شاخص‌های ارزیابی استدلال
  • 10. نقش بسترهای محاسباتی در عملکرد مدل‌های زبانی
  • 11. بررسی تأثیر سخت‌افزار بر توانایی‌های استدلالی
  • 12. آشنایی با محیط‌های محاسباتی مختلف: CPU، GPU، TPU
  • 13. اهمیت cross-platform evaluation در ارزیابی مدل‌ها
  • 14. مروری بر مقاله "Cross-Platform Evaluation of Reasoning Capabilities in Foundation Models"
  • 15. اهداف و رویکرد کلی مقاله
  • 16. معرفی مدل‌های پایه مورد بررسی در مقاله
  • 17. معرفی وظایف استدلالی مورد ارزیابی در مقاله
  • 18. بررسی مجموعه داده‌های مورد استفاده در مقاله
  • 19. معرفی معیارهای ارزیابی استدلال در مقاله
  • 20. بررسی نتایج اصلی و یافته‌های مقاله
  • 21. تحلیل عوامل مؤثر بر عملکرد مدل‌ها
  • 22. تأثیر اندازه مدل بر توانایی‌های استدلالی
  • 23. تأثیر آموزش مدل بر توانایی‌های استدلالی
  • 24. تأثیر نوع معماری مدل بر توانایی‌های استدلالی
  • 25. بررسی مقایسه‌ای عملکرد مدل‌ها در بسترهای مختلف
  • 26. مقایسه عملکرد مدل‌ها بر روی CPU و GPU
  • 27. مقایسه عملکرد مدل‌ها بر روی GPUهای مختلف
  • 28. مقایسه عملکرد مدل‌ها بر روی TPU و سایر سخت‌افزارها
  • 29. تحلیل سربار (overhead) محاسباتی در بسترهای مختلف
  • 30. بررسی تأثیر بهینه‌سازی‌ها بر عملکرد مدل‌ها
  • 31. آشنایی با تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
  • 32. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر استدلال
  • 33. بررسی تأثیر Distillation بر استدلال
  • 34. تأثیر تکنیک‌های Pruning بر استدلال
  • 35. بررسی روش‌های کاهش سربار محاسباتی
  • 36. روش‌های بهینه‌سازی برای استدلال روی CPU
  • 37. روش‌های بهینه‌سازی برای استدلال روی GPU
  • 38. روش‌های بهینه‌سازی برای استدلال روی TPU
  • 39. بررسی تأثیر زمان‌بندی (scheduling) بر عملکرد
  • 40. آشنایی با ابزارهای اندازه‌گیری و پروفایل‌سازی
  • 41. استفاده از ابزارهای اندازه‌گیری CPU و GPU
  • 42. استفاده از ابزارهای پروفایل‌سازی برای مدل‌های زبانی
  • 43. بررسی خطاهای رایج در ارزیابی استدلال
  • 44. روش‌های کاهش خطاهای نمونه‌گیری
  • 45. روش‌های کاهش خطاهای مربوط به داده
  • 46. روش‌های کاهش خطاهای مربوط به ارزیابی خودکار
  • 47. بررسی چالش‌های موجود در cross-platform evaluation
  • 48. مسائل مربوط به reproduction و reproducibility
  • 49. اهمیت reproducibility در تحقیقات هوش مصنوعی
  • 50. معرفی بهترین شیوه‌ها (best practices) برای ارزیابی
  • 51. طراحی آزمایش‌های ارزیابی استدلال
  • 52. انتخاب مجموعه داده و معیارهای مناسب
  • 53. مدیریت و پردازش داده‌ها
  • 54. اجرای مدل‌ها و جمع‌آوری نتایج
  • 55. تحلیل آماری نتایج ارزیابی
  • 56. گزارش‌دهی و انتشار نتایج
  • 57. آشنایی با چارچوب‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای ارزیابی
  • 59. معرفی ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی استدلال
  • 60. ارزیابی استدلال در مدل‌های چندزبانه
  • 61. تأثیر زبان بر توانایی‌های استدلالی
  • 62. چالش‌های ارزیابی استدلال در زبان‌های مختلف
  • 63. ارزیابی استدلال در مدل‌های مولتی‌مدیا
  • 64. استدلال بر اساس داده‌های متنی و تصویری
  • 65. استدلال بر اساس داده‌های متنی و صوتی
  • 66. بررسی مدل‌های پیشرفته و جدید در استدلال
  • 67. مروری بر معماری‌های جدید مدل‌های زبانی
  • 68. تحلیل پیشرفت‌ها در توانایی‌های استدلالی
  • 69. مقایسه با روش‌های قدیمی‌تر ارزیابی
  • 70. بررسی تاثیر یادگیری تقویتی بر استدلال
  • 71. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و استدلال
  • 72. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی در زمینه استدلال
  • 73. کاربردهای عملی هوش مصنوعی استدلالی
  • 74. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی استدلالی
  • 75. بررسی bias و fairness در مدل‌های استدلالی
  • 76. روش‌های کاهش bias در داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. مطالعه موردی: ارزیابی استدلال در حوزه‌های مختلف
  • 78. استدلال در پزشکی
  • 79. استدلال در حقوق
  • 80. استدلال در امور مالی
  • 81. استدلال در علوم کامپیوتر
  • 82. آشنایی با چالش‌های امنیتی در مدل‌های استدلالی
  • 83. مقاومت در برابر حملات adversarial
  • 84. روش‌های دفاعی در برابر حملات adversarial
  • 85. ارزیابی قابلیت‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 86. تکنیک‌های تفسیر نتایج مدل
  • 87. اهمیت توضیح‌پذیری در تصمیم‌گیری‌ها
  • 88. تأثیر استدلال بر تعامل انسان و ماشین
  • 89. طراحی سیستم‌های تعاملی مبتنی بر استدلال
  • 90. آینده‌ی مدل‌های زبانی و نقش استدلال
  • 91. چالش‌های پیش‌رو و فرصت‌های جدید
  • 92. نقش استدلال در توسعه هوش مصنوعی عمومی
  • 93. آموزش و یادگیری عمیق برای استدلال
  • 94. انتقال دانش و یادگیری چند وظیفه‌ای در استدلال
  • 95. مدل‌سازی استدلال با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 96. استفاده از knowledge graphs در استدلال
  • 97. ترکیب knowledge graphs و مدل‌های زبانی
  • 98. بهبود استدلال با استفاده از داده‌های ساخت‌یافته
  • 99. بهره‌گیری از نظرات متخصصان در ارزیابی
  • 100. آزمون‌های عملی و تمرین‌های ارزیابی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب سنجش جامع توانمندی‌های استدلالی مدل‌های پایه هوش مصنوعی در بسترهای محاسباتی متنوع”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا