سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تجزیه و تحلیل علّی در LLMs: فراتر از همبستگی

کتاب تجزیه و تحلیل علّی در LLMs: فراتر از همبستگی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تجزیه و تحلیل علّی در LLMs: فراتر از همبستگی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به تجزیه و تحلیل علّی در LLMs
  • 2. چرا تجزیه و تحلیل علّی مهم است؟
  • 3. محدودیت‌های همبستگی در LLMs
  • 4. تعریف علیت
  • 5. تفاوت بین همبستگی و علیت
  • 6. مفاهیم کلیدی در تجزیه و تحلیل علّی
  • 7. مدل‌های گراف علّی
  • 8. قوانین جودیا
  • 9. مکانیسم‌های علّی در LLMs
  • 10. رابطه بین ساختار LLM و علیت
  • 11. تأثیر معماری LLM بر استنتاج علّی
  • 12. آموزش LLMs برای استنتاج علّی
  • 13. داده‌های مورد نیاز برای آموزش علّی
  • 14. روش‌های جمع‌آوری داده‌های علّی
  • 15. برچسب‌گذاری داده‌ها برای علیت
  • 16. روش‌های مبتنی بر مداخله
  • 17. آزمایش‌های کنترل شده در LLMs
  • 18. تزریق نویز برای ارزیابی علیت
  • 19. تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 20. روش‌های مبتنی بر مشاهده
  • 21. تکنیک‌های تطبیق
  • 22. تکنیک‌های تطبیق تطبیقی
  • 23. روش‌های مبتنی بر مدل‌های آماری
  • 24. مدل‌های رگرسیون علّی
  • 25. مدل‌های ساختاری
  • 26. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 27. شبکه‌های عصبی علّی
  • 28. مدل‌های گرافیکی علّی در یادگیری عمیق
  • 29. تجزیه و تحلیل علّی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 30. توجه و علیت
  • 31. مکانیزم‌های توجه به عنوان ابزاری برای علیت
  • 32. تفسیر توجه برای درک علیت
  • 33. محدودیت‌های توجه در استنتاج علّی
  • 34. تحلیل حالات پنهان
  • 35. استنتاج علّی از حالات پنهان
  • 36. ارتباط حالات پنهان با مفاهیم علّی
  • 37. تجزیه و تحلیل وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 38. شناسایی مسیرهای علّی در LLMs
  • 39. روش‌های مبتنی بر حذف ویژگی
  • 40. حذف ویژگی برای ارزیابی اهمیت علّی
  • 41. حذف ویژگی ترتیبی
  • 42. روش‌های مبتنی بر Perturbation
  • 43. تغییر ورودی برای مشاهده خروجی
  • 44. تغییرات هدفمند برای استنتاج علّی
  • 45. روش‌های مبتنی بر Counterfactuals
  • 46. تولید سناریوهای خلاف واقع
  • 47. ارزیابی LLM با سناریوهای خلاف واقع
  • 48. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 49. شبیه‌سازی فرآیندهای علّی
  • 50. استفاده از LLMs برای شبیه‌سازی
  • 51. کاربرد تجزیه و تحلیل علّی در LLMs
  • 52. توضیح‌پذیری LLMs
  • 53. چرا LLM یک خروجی خاص را تولید کرد؟
  • 54. شناسایی عوامل مؤثر بر خروجی
  • 55. تشخیص سوگیری در LLMs
  • 56. شناسایی منابع سوگیری علّی
  • 57. کاهش سوگیری با استفاده از علیت
  • 58. قابل اعتماد بودن LLMs
  • 59. ارزیابی قابلیت اطمینان LLM
  • 60. بهبود قابلیت اطمینان LLM
  • 61. تولید متن معقول و منطقی
  • 62. تولید متن با استدلال علّی صحیح
  • 63. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده علّی
  • 64. پیش‌بینی اثرات اقدامات آتی
  • 65. کاربرد در تشخیص پزشکی
  • 66. کاربرد در امور مالی
  • 67. کاربرد در حقوق
  • 68. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 69. کاربرد در رباتیک
  • 70. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. چالش‌های تجزیه و تحلیل علّی در LLMs
  • 72. پیچیدگی مدل‌های LLM
  • 73. مقیاس‌پذیری روش‌های علّی
  • 74. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
  • 75. تعریف و اندازه‌گیری دقیق علیت
  • 76. همپوشانی مفاهیم علّی
  • 77. تفسیر نتایج علّی
  • 78. اعتبارسنجی روش‌های علّی
  • 79. ارزیابی روش‌های علّی در عمل
  • 80. معیارهای ارزیابی علّی
  • 81. مقایسه روش‌های مختلف علّی
  • 82. روش‌های آینده در تجزیه و تحلیل علّی LLMs
  • 83. یادگیری علّی خودکار
  • 84. ترکیب یادگیری علّی و یادگیری عمیق
  • 85. روش‌های مبتنی بر دانش
  • 86. استفاده از گراف‌های دانش برای علیت
  • 87. یادگیری علّی تطبیقی
  • 88. یادگیری علّی پویا
  • 89. تجزیه و تحلیل علّی در LLMs چندوجهی
  • 90. تجزیه و تحلیل علّی در LLMs چندزبانه
  • 91. تجزیه و تحلیل علّی در LLMs کوچک
  • 92. تجزیه و تحلیل علّی در LLMs بزرگ
  • 93. نقش انسان در تجزیه و تحلیل علّی LLMs
  • 94. همکاری بین انسان و ماشین
  • 95. اهمیت نظارت انسانی
  • 96. اخلاق در تجزیه و تحلیل علّی LLMs
  • 97. مسئولیت‌پذیری در استنتاج علّی
  • 98. شفافیت در فرآیندهای علّی
  • 99. آینده پژوهش در تجزیه و تحلیل علّی LLMs
  • 100. چشم‌اندازهای جدید

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.