, ,

کتاب ارزیابی دقیق مدل‌های هوش مصنوعی عمومی (GPAI): راهنمای جامع اعتبار و بازتولیدپذیری

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 ارزیابی دقیق مدل‌های هوش مصنوعی عمومی (GPAI): راهنمای جامع اعتبار و بازتولیدپذیری

موضوع کلی: علوم ارزیابی هوش مصنوعی

موضوع میانی: اصول و چارچوب‌های ارزیابی دقیق هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی عمومی (GPAI)
  • 2. تعریف و ویژگی‌های کلیدی GPAI
  • 3. چالش‌های منحصر به فرد ارزیابی GPAI
  • 4. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. متریک‌های ارزیابی پایه‌ای در یادگیری ماشین (Accuracy, Precision, Recall)
  • 6. محدودیت‌های متریک‌های پایه در ارزیابی GPAI
  • 7. مقدمه‌ای بر مقاله "Preliminary suggestions for rigorous GPAI model evaluations"
  • 8. اهمیت ارزیابی دقیق در توسعه GPAI
  • 9. چارچوب کلی ارزیابی GPAI (بر اساس مقاله)
  • 10. ابعاد اصلی ارزیابی GPAI (Generalizability, Performance, Adaptability, Interpretability)
  • 11. تعریف و اهمیت اعتبار (Validity) در ارزیابی GPAI
  • 12. انواع اعتبار (Content Validity, Construct Validity, Criterion Validity)
  • 13. روش‌های تضمین اعتبار محتوا در ارزیابی GPAI
  • 14. تعریف و اهمیت پایایی (Reliability) در ارزیابی GPAI
  • 15. انواع پایایی (Test-Retest Reliability, Inter-rater Reliability)
  • 16. روش‌های افزایش پایایی در ارزیابی GPAI
  • 17. تعریف و اهمیت بازتولیدپذیری (Reproducibility) در ارزیابی GPAI
  • 18. سطوح مختلف بازتولیدپذیری (Computational Reproducibility, Empirical Reproducibility)
  • 19. روش‌های تسهیل بازتولیدپذیری در ارزیابی GPAI
  • 20. طراحی آزمایش‌های ارزیابی GPAI: اصول کلی
  • 21. تعریف سناریوهای ارزیابی (Evaluation Scenarios)
  • 22. ایجاد سناریوهای ارزیابی معتبر و پایدار
  • 23. استفاده از داده‌های واقعی در ارزیابی GPAI
  • 24. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای ارزیابی GPAI
  • 25. تکنیک‌های نمونه‌گیری داده (Sampling Techniques) برای ارزیابی GPAI
  • 26. متریک‌های ارزیابی پیشرفته برای GPAI: رویکرد چند بعدی
  • 27. ارزیابی توانایی تعمیم‌پذیری (Generalizability) GPAI
  • 28. ارزیابی عملکرد (Performance) GPAI در وظایف مختلف
  • 29. ارزیابی قابلیت انطباق‌پذیری (Adaptability) GPAI با محیط‌های جدید
  • 30. ارزیابی قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) GPAI: اهمیت و روش‌ها
  • 31. تفسیرپذیری در سطح مدل (Model-level Interpretability)
  • 32. تفسیرپذیری در سطح نمونه (Instance-level Interpretability)
  • 33. استفاده از تکنیک‌های Explainable AI (XAI) در ارزیابی GPAI
  • 34. ارزیابی سوگیری (Bias) در مدل‌های GPAI
  • 35. انواع سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 36. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری در GPAI
  • 37. ارزیابی انصاف (Fairness) در مدل‌های GPAI
  • 38. متریک‌های سنجش انصاف در ارزیابی GPAI
  • 39. ارزیابی امنیت (Security) مدل‌های GPAI
  • 40. حملات Adversarial و روش‌های مقابله با آن‌ها
  • 41. ارزیابی استحکام (Robustness) مدل‌های GPAI در برابر نویز و داده‌های نامطمئن
  • 42. ارزیابی پایداری (Stability) مدل‌های GPAI در طول زمان
  • 43. بررسی مفهوم Drift در مدل‌های GPAI
  • 44. ارزیابی مصرف منابع (Resource Consumption) مدل‌های GPAI
  • 45. اندازه‌گیری مصرف انرژی، حافظه و زمان پردازش
  • 46. مقایسه مدل‌های GPAI: روش‌ها و چالش‌ها
  • 47. تعیین معیارهای مقایسه منصفانه
  • 48. استانداردسازی فرآیند ارزیابی GPAI
  • 49. نقش بنچمارک‌ها (Benchmarks) در ارزیابی GPAI
  • 50. بررسی بنچمارک‌های موجود برای GPAI
  • 51. ایجاد بنچمارک‌های جدید و معتبر
  • 52. گزارش‌دهی نتایج ارزیابی GPAI: اصول و استانداردها
  • 53. مستندسازی کامل فرآیند ارزیابی
  • 54. ارائه شفاف نتایج و محدودیت‌ها
  • 55. استفاده از نمودارها و جداول برای نمایش داده‌ها
  • 56. نقش ارزیابی انسانی (Human Evaluation) در ارزیابی GPAI
  • 57. جمع‌آوری بازخورد از کاربران انسانی
  • 58. تکنیک‌های ارزیابی توسط متخصصان (Expert Evaluation)
  • 59. بررسی مطالعات موردی ارزیابی GPAI: مثال‌های عملی
  • 60. تحلیل نقاط قوت و ضعف روش‌های ارزیابی مختلف
  • 61. آینده ارزیابی GPAI: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 62. نقش نوآوری در متریک‌ها و روش‌های ارزیابی
  • 63. اهمیت اخلاق در ارزیابی GPAI
  • 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه و ارزیابی GPAI
  • 65. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) به عنوان نمونه‌ای از GPAI
  • 66. چالش‌های ارزیابی LLMs (طول متن، خلاقیت، درک مفهوم)
  • 67. متریک‌های خاص برای ارزیابی LLMs (Perplexity, BLEU, ROUGE)
  • 68. ارزیابی مدل‌های Vision-Language به عنوان نمونه‌ای از GPAI
  • 69. چالش‌های ارزیابی Vision-Language (درک چندوجهی، تعامل بین حواس)
  • 70. متریک‌های خاص برای ارزیابی Vision-Language
  • 71. ارزیابی مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) به عنوان GPAI
  • 72. ادغام نتایج ارزیابی از ابعاد مختلف
  • 73. متدهای ارزیابی مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-Based Evaluation)
  • 74. نقش شبیه‌سازی در ارزیابی سناریوهای پیچیده
  • 75. بررسی ابزارهای شبیه‌سازی برای ارزیابی GPAI
  • 76. ارزیابی مدل‌های تصمیم‌گیری (Decision-Making Models)
  • 77. ارزیابی عملکرد در محیط‌های پویا و غیرقطعی
  • 78. متدهای ارزیابی مبتنی بر پاداش (Reward-Based Evaluation)
  • 79. ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Models)
  • 80. تعیین توابع پاداش مناسب برای یادگیری تقویتی
  • 81. ارزیابی عملکرد در طول فرآیند یادگیری
  • 82. ارزیابی مدل‌های خودیادگیر (Self-Supervised Learning Models)
  • 83. چالش‌های ارزیابی مدل‌های بدون برچسب
  • 84. استفاده از وظایف Downstream برای ارزیابی خودیادگیری
  • 85. ارزیابی انتقال یادگیری (Transfer Learning) در GPAI
  • 86. ارزیابی عملکرد در وظایف جدید با داده‌های محدود
  • 87. اهمیت دانش دامنه (Domain Knowledge) در ارزیابی GPAI
  • 88. روش‌های ادغام دانش دامنه در فرآیند ارزیابی
  • 89. بررسی نقش داده‌های برچسب‌دار (Labeled Data) در ارزیابی GPAI
  • 90. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار با کیفیت بالا
  • 91. ارزیابی مدل‌های یادگیری فعال (Active Learning Models)
  • 92. بهینه‌سازی فرآیند برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 93. ارزیابی مدل‌های Federated Learning
  • 94. چالش‌های ارزیابی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 95. محاسبات حریم خصوصی در ارزیابی GPAI
  • 96. ادغام ارزیابی در چرخه حیات توسعه GPAI
  • 97. بررسی رویکردهای Agile و DevOps در ارزیابی GPAI
  • 98. نقش بازخورد در بهبود مدل‌های GPAI
  • 99. ارزیابی اخلاقی (Ethical Evaluation) GPAI
  • 100. بررسی تاثیرات اجتماعی و اخلاقی مدل‌های GPAI

📚 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 ارزیابی دقیق مدل‌های هوش مصنوعی عمومی (GPAI): راهنمای جامع اعتبار و بازتولیدپذیری”

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

پیمایش به بالا