سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست: درک توهم در مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست: درک توهم در مدل‌های زبانی بزرگ

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 هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست: درک توهم در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: اطلاعات نادرست و توهم (Hallucination) در LLMs

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست
  • 2. تعریف هوش مصنوعی
  • 3. تعریف اطلاعات نادرست
  • 4. ارتباط هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست
  • 5. اهمیت درک توهم در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 6. اهداف این دوره آموزشی
  • 7. بخش اول: مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 8. هوش مصنوعی چیست؟
  • 9. یادگیری ماشین چیست؟
  • 10. یادگیری عمیق چیست؟
  • 11. شبکه‌های عصبی چیست؟
  • 12. معماری ترنسفورمر
  • 13. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 14. مجموعه داده‌های آموزشی
  • 15. پارامترهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 16. چالش‌های آموزش LLMs
  • 17. بخش دوم: توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 18. تعریف توهم در LLMs
  • 19. انواع توهم (واقعی، غیرواقعی، تناقض، اطلاعات منسوخ)
  • 20. علل توهم در LLMs
  • 21. محدودیت‌های داده‌های آموزشی
  • 22. خطاهای الگوریتمی
  • 23. عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 24. سوگیری در داده‌ها
  • 25. پیامدهای توهم
  • 26. از دست دادن اعتماد
  • 27. انتشار اطلاعات نادرست
  • 28. خطرات امنیتی
  • 29. پیامدهای اخلاقی
  • 30. بخش سوم: تشخیص و اندازه‌گیری توهم
  • 31. چالش‌های تشخیص توهم
  • 32. روش‌های مبتنی بر قواعد
  • 33. روش‌های مبتنی بر آمار
  • 34. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 35. معیارهای ارزیابی توهم
  • 36. دقت (Accuracy)
  • 37. صحت (Precision)
  • 38. بازیابی (Recall)
  • 39. امتیاز F1
  • 40. معیارهای خاص توهم
  • 41. مقایسه با داده‌های واقعی
  • 42. استفاده از مدل‌های دیگر برای ارزیابی
  • 43. بخش چهارم: تکنیک‌های کاهش توهم
  • 44. اصلاح داده‌های آموزشی
  • 45. پاکسازی داده‌ها
  • 46. افزایش تنوع داده‌ها
  • 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 48. آموزش با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 49. تکنیک‌های تولید متن
  • 50. نمونه‌برداری تصادفی
  • 51. نمونه‌برداری با دما (Temperature Sampling)
  • 52. نمونه‌برداری با Top-k
  • 53. نمونه‌برداری با Top-p
  • 54. استفاده از دانش خارجی
  • 55. پایگاه‌های دانش
  • 56. جستجوی وب
  • 57. تکنیک‌های استدلال
  • 58. زنجیره فکری (Chain-of-Thought)
  • 59. استدلال خودسازمان‌دهنده (Self-Consistency)
  • 60. بخش پنجم: کاربردهای هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست
  • 61. تولید محتوا (مقالات، اخبار، شعر، داستان)
  • 62. ترجمه ماشینی
  • 63. خلاصه‌سازی متن
  • 64. پاسخ به سوالات
  • 65. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
  • 66. تولید کد
  • 67. تحلیل احساسات
  • 68. تشخیص اخبار جعلی
  • 69. تأثیر LLMs بر اخبار جعلی
  • 70. تولید اخبار جعلی توسط LLMs
  • 71. مقابله با اخبار جعلی با LLMs
  • 72. بخش ششم: جنبه‌های اخلاقی و اجتماعی
  • 73. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
  • 74. شفافیت در مورد قابلیت‌ها و محدودیت‌های LLMs
  • 75. تأثیر بر بازار کار
  • 76. سوگیری‌های نژادی، جنسیتی و فرهنگی
  • 77. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 78. راهکارهای نظارتی و قانونی
  • 79. نقش توسعه‌دهندگان LLMs
  • 80. نقش کاربران LLMs
  • 81. نقش سیاست‌گذاران
  • 82. بخش هفتم: آینده هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست
  • 83. پیشرفت‌های آتی در LLMs
  • 84. کاهش بیشتر توهم
  • 85. افزایش قابلیت‌های استدلال
  • 86. مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 87. چالش‌های جدید در زمینه اطلاعات نادرست
  • 88. تولید اطلاعات نادرست پیچیده‌تر
  • 89. استفاده از LLMs برای حملات سایبری
  • 90. نیاز به تحقیقات بیشتر
  • 91. همکاری بین‌المللی
  • 92. آموزش عمومی و سواد رسانه‌ای
  • 93. جمع‌بندی: مسیر رو به جلو
  • 94. خلاصه‌ای از نکات کلیدی
  • 95. تأکید بر اهمیت درک و مقابله با توهم
  • 96. مسئولیت جمعی در قبال آینده هوش مصنوعی
  • 97. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 98. مثال‌هایی از توهم در LLMs
  • 99. تحلیل دلایل و پیامدهای توهم در موارد واقعی
  • 100. بررسی راهکارهای موفق مقابله با توهم

📚 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.