, ,

کتاب از داده‌های خام تا هوش مصنوعی فعال: آموزش و استقرار LLMهای پیش‌کنشگر با رویکرد Learn-to-Ask

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 از داده‌های خام تا هوش مصنوعی فعال: آموزش و استقرار LLMهای پیش‌کنشگر با رویکرد Learn-to-Ask

موضوع کلی: یادگیری تقویتی و کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع میانی: تبدیل مدل‌های زبانی بزرگ منفعل به عامل‌های فعال و هدف‌محور

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی فعال و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مفهوم مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 3. معماری‌های کلیدی LLM (Transformer, GPT, BERT)
  • 4. قابلیت‌های LLM در درک و تولید زبان
  • 5. محدودیت‌های LLMهای سنتی (غیرفعال بودن)
  • 6. نیاز به عامل‌های هوش مصنوعی فعال
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 8. مفاهیم پایه‌ای RL (عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش)
  • 9. مجموعه مسائل قابل حل با RL
  • 10. تفاوت RL با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 11. کاربرد RL در کنترل و تصمیم‌گیری
  • 12. چالش‌های ترکیب LLM و RL
  • 13. چرا LLMها به تنهایی کافی نیستند؟
  • 14. نیاز به هدف‌مندی و اقدام فعال
  • 15. مقاله "Grounded in Reality" و نوآوری آن
  • 16. بیان مسئله: تبدیل LLMهای منفعل به عامل‌های فعال
  • 17. رویکرد "Learn-to-Ask" چیست؟
  • 18. اهمیت "پرسیدن" برای کسب اطلاعات
  • 19. انواع داده‌های آفلاین برای آموزش
  • 20. توصیف داده‌های لاگ (Log Data)
  • 21. فرمت و ساختار داده‌های لاگ
  • 22. مراحل پیش‌پردازش داده‌های لاگ
  • 23. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 24. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
  • 25. فیلتر کردن و انتخاب داده‌های مرتبط
  • 26. انتخاب ابزارهای پیش‌پردازش
  • 27. معماری عامل فعال مبتنی بر LLM
  • 28. مولفه‌های اصلی عامل فعال
  • 29. مدل پایه LLM (Foundation LLM)
  • 30. ماژول تصمیم‌گیری RL
  • 31. ماژول تولید پرسش (Question Generation Module)
  • 32. ماژول پردازش پاسخ (Response Processing Module)
  • 33. ارتباط بین مولفه‌ها
  • 34. معرفی چارچوبRL مورد استفاده (مثلاً PPO, DQN)
  • 35. انتخاب تابع پاداش (Reward Function)
  • 36. طراحی تابع پاداش متناسب با هدف
  • 37. پاداش مبتنی بر موفقیت نهایی
  • 38. پاداش مبتنی بر کسب اطلاعات مفید
  • 39. پاداش مبتنی بر کارایی و بهره‌وری
  • 40. معرفی مفهوم "وضعیت" (State) در RL برای LLM
  • 41. تعریف وضعیت در سناریوهای متنی
  • 42. نمايش وضعیت با استفاده از Embeddings LLM
  • 43. حالت فعلی گفتگو
  • 44. اطلاعات کسب شده تا کنون
  • 45. تاریخچه تعامل
  • 46. انتخاب "عمل" (Action) در RL برای LLM
  • 47. اقدامات ممکن: تولید پرسش
  • 48. اقدامات ممکن: پاسخ به کاربر
  • 49. اقدامات ممکن: درخواست اطلاعات اضافی
  • 50. اقدامات ممکن: خاتمه گفتگو
  • 51. مدل‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری
  • 52. پیاده‌سازی الگوریتم RL
  • 53. مرحله آموزش عامل فعال
  • 54. شبیه‌سازی محیط برای آموزش
  • 55. استفاده از داده‌های لاگ به عنوان محیط
  • 56. تولید سناریوهای آموزشی از داده‌های لاگ
  • 57. تنظیم ابرپارامترهای الگوریتم RL
  • 58. روش‌های ارزیابی عامل فعال
  • 59. معیارهای ارزیابی عملکرد RL
  • 60. معیارهای ارزیابی کیفیت پرسش‌ها
  • 61. معیارهای ارزیابی اثربخشی عامل
  • 62. داده‌های تست مستقل
  • 63. مفهوم "Grounded" در عامل فعال
  • 64. ارتباط پرسش با واقعیت (داده‌ها)
  • 65. جلوگیری از پرسش‌های بی‌ربط یا تکراری
  • 66. تضمین صحت اطلاعات کسب شده
  • 67. پیاده‌سازی ماژول تولید پرسش
  • 68. آموزش مدل تولید پرسش
  • 69. تکنیک‌های تولید پرسش هدفمند
  • 70. ارزیابی کیفیت پرسش‌های تولید شده
  • 71. پیاده‌سازی ماژول پردازش پاسخ
  • 72. تحلیل و استخراج اطلاعات از پاسخ
  • 73. ادغام اطلاعات کسب شده در وضعیت
  • 74. مدیریت عدم قطعیت در پاسخ‌ها
  • 75. معرفی تکنیک‌های "Few-shot" و "Zero-shot" برای LLM
  • 76. کاربرد این تکنیک‌ها در عامل فعال
  • 77. چالش‌های استقرار عامل فعال
  • 78. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی
  • 79. نیاز به پایش مستمر عملکرد
  • 80. به‌روزرسانی عامل فعال
  • 81. استقرار در محیط‌های پویا
  • 82. استراتژی‌های بهبود مداوم (Continuous Improvement)
  • 83. کاربرد Learning-to-Ask در سناریوهای واقعی
  • 84. مثال: خدمات مشتری هوشمند
  • 85. مثال: دستیاران تحقیقاتی
  • 86. مثال: سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. مثال: ربات‌های مکالمه‌ای پیشرفته
  • 88. مطالعه موردی: پیاده‌سازی عامل فعال از مقاله
  • 89. تحلیل معماری پیشنهادی در مقاله
  • 90. نتایج تجربی مقاله
  • 91. محدودیت‌های رویکرد "Learn-to-Ask"
  • 92. مسائل اخلاقی در عامل‌های فعال
  • 93. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 94. تعصب در داده‌ها و مدل‌ها
  • 95. آینده پژوهش در عامل‌های فعال LLM
  • 96. ترکیب با مدل‌های ادراکی دیگر
  • 97. توسعه RLهای کارآمدتر برای LLM
  • 98. انسان در حلقه (Human-in-the-loop) برای عامل‌های فعال
  • 99. پروژه‌های عملی و کاربردی
  • 100. ارزیابی نهایی دوره

📚 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 از داده‌های خام تا هوش مصنوعی فعال: آموزش و استقرار LLMهای پیش‌کنشگر با رویکرد Learn-to-Ask”

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

پیمایش به بالا