کتاب تربیت ربات‌های اخلاق‌مدار: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از یادگیری نظارت شده و اصول اقتصادی-اخلاقی
, ,

کتاب تربیت ربات‌های اخلاق‌مدار: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از یادگیری نظارت شده و اصول اقتصادی-اخلاقی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017585 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 تربیت ربات‌های اخلاق‌مدار: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از یادگیری نظارت شده و اصول اقتصادی-اخلاقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی، اخلاق و اقتصاد

موضوع میانی: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با ارزش‌های اخلاقی و اقتصادی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. فهمیدن مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. معماری‌های کلیدی LLMs (مانند ترانسفورمرها)
  • 5. محدودیت‌های فعلی LLMs
  • 6. اهمیت همسوسازی LLMs با ارزش‌های انسانی
  • 7. اخلاق در هوش مصنوعی: چرا مهم است؟
  • 8. مبانی فلسفه اخلاق
  • 9. نظریه‌های اخلاقی کلیدی (فایده‌گرایی، وظیفه‌گرایی، اخلاق فضیلت)
  • 10. تعریف عقلانیت در تصمیم‌گیری
  • 11. مدل‌های اقتصادی رفتاری
  • 12. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 13. کاربرد نظریه بازی‌ها در تعاملات عاملان هوشمند
  • 14. مفهوم "ترجیحات" در هوش مصنوعی
  • 15. انواع ترجیحات: عقلانی، اخلاقی، اقتصادی
  • 16. چالش‌های همسوسازی ترجیحات LLMs
  • 17. مفهوم "عامل" (Agent) در هوش مصنوعی
  • 18. عوامل هوشمند و نحوه تعامل آن‌ها
  • 19. چالش‌های رفتار غیرمنتظره عوامل هوشمند
  • 20. معرفی مقاله "Aligning Large Language Model Agents with Rational and Moral Preferences: A Supervised Fine-Tuning Approach"
  • 21. اهمیت رویکرد یادگیری نظارت شده (Supervised Fine-Tuning)
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در همسوسازی
  • 23. محدودیت‌های یادگیری تقویتی در همسوسازی اخلاقی
  • 24. تشریح رویکرد SFT برای همسوسازی LLMs
  • 25. فرایند جمع‌آوری داده برای SFT
  • 26. اصول طراحی مجموعه داده‌های همسوسازی
  • 27. نمونه‌سازی ترجیحات عقلانی در مجموعه داده
  • 28. نمونه‌سازی ترجیحات اخلاقی در مجموعه داده
  • 29. نمونه‌سازی ترجیحات اقتصادی در مجموعه داده
  • 30. تعریف "همسوسازی" (Alignment) به صورت دقیق
  • 31. معیارهای ارزیابی همسوسازی LLMs
  • 32. سنجه‌های کمی برای سنجش همسوسازی
  • 33. سنجه‌های کیفی برای سنجش همسوسازی
  • 34. تکنیک‌های ارزیابی مبتنی بر انسانی
  • 35. اهمیت "قضاوت‌های انسانی" (Human Judgments)
  • 36. فرایند جمع‌آوری قضاوت‌های انسانی برای ارزیابی
  • 37. طراحی پرسشنامه‌ها و سناریوها برای قضاوت انسانی
  • 38. چالش‌های bias در قضاوت‌های انسانی
  • 39. روش‌های کاهش bias در جمع‌آوری داده
  • 40. مفهوم "کارایی" (Efficiency) در عوامل هوشمند
  • 41. مفهوم "انصاف" (Fairness) در عوامل هوشمند
  • 42. مفهوم "شفافیت" (Transparency) در عوامل هوشمند
  • 43. پیاده‌سازی SFT برای همسوسازی عقلانی
  • 44. فرایند fine-tuning با استفاده از داده‌های عقلانی
  • 45. ارزیابی عامل پس از fine-tuning عقلانی
  • 46. پیاده‌سازی SFT برای همسوسازی اخلاقی
  • 47. فرایند fine-tuning با استفاده از داده‌های اخلاقی
  • 48. ارزیابی عامل پس از fine-tuning اخلاقی
  • 49. پیاده‌سازی SFT برای همسوسازی اقتصادی
  • 50. فرایند fine-tuning با استفاده از داده‌های اقتصادی
  • 51. ارزیابی عامل پس از fine-tuning اقتصادی
  • 52. ترکیب همسوسازی عقلانی، اخلاقی و اقتصادی
  • 53. رویکردهای ترکیبی SFT
  • 54. طراحی سناریوهای پیچیده برای ارزیابی ترکیبی
  • 55. تحلیل تعارض بین ترجیحات مختلف
  • 56. مدل‌سازی ترجیحات چندوجهی
  • 57. فرایند fine-tuning با در نظر گرفتن اولویت‌بندی ترجیحات
  • 58. اهمیت "کاستومایزیشن" (Customization) در SFT
  • 59. تنظیم پارامترهای fine-tuning
  • 60. انتخاب معماری مدل پایه مناسب
  • 61. تنظیم اندازه batch و نرخ یادگیری
  • 62. تکنیک‌های regularization برای جلوگیری از overfitting
  • 63. اهمیت "مداخله انسانی" (Human Intervention) در فرایند
  • 64. انواع مداخله انسانی در SFT
  • 65. نقش "مربی" (Coach) در SFT
  • 66. طراحی دستورالعمل‌ها (Prompts) برای SFT
  • 67. تاثیر طراحی prompt بر همسوسازی
  • 68. استفاده از few-shot prompting در SFT
  • 69. استفاده از zero-shot prompting در SFT
  • 70. مفاهیم پیشرفته در SFT
  • 71. Transfer learning برای همسوسازی
  • 72. Meta-learning برای تطبیق‌پذیری عامل
  • 73. Continual learning برای بروزرسانی همسوسازی
  • 74. کاربرد SFT در سناریوهای واقعی
  • 75. تولید محتوای اخلاقی
  • 76. سیستم‌های توصیه‌گر اخلاقی
  • 77. عوامل در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 78. مدیریت منابع با رویکرد اقتصادی-اخلاقی
  • 79. ربات‌های مشاور اقتصادی
  • 80. توسعه ربات‌های مسئولیت‌پذیر (Responsible AI)
  • 81. چالش‌های اخلاقی در توسعه LLMs
  • 82. Bias در داده‌ها و مدل‌ها
  • 83. تبعیض و نابرابری
  • 84. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 85. قابلیت اطمینان و ایمنی
  • 86. مسئولیت‌پذیری و پاسخگویی
  • 87. مواجهه با پیامدهای ناخواسته
  • 88. مسائل حقوقی و نظارتی
  • 89. اهمیت "تفسیرپذیری" (Interpretability) مدل‌ها
  • 90. روش‌های افزایش تفسیرپذیری
  • 91. ارتباط تفسیرپذیری با همسوسازی
  • 92. روش‌های ارزیابی قوی (Robust Evaluation)
  • 93. آزمون‌های adversarial برای سنجش پایداری
  • 94. سنجش تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 95. اهمیت "فهم عمیق" (Deep Understanding) مفاهیم
  • 96. فرایند fine-tuning برای درک مفاهیم انتزاعی
  • 97. استفاده از knowledge graphs در SFT
  • 98. ترکیب SFT با روش‌های دیگر همسوسازی
  • 99. ترکیب SFT با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 100. ترکیب SFT با یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF)

📚 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 تربیت ربات‌های اخلاق‌مدار: همسوسازی مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از یادگیری نظارت شده و اصول اقتصادی-اخلاقی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا