, ,

کتاب تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی پیش‌بینی پیامدها

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی پیش‌بینی پیامدها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و پیش‌بینی پیامد
  • 2. مبانی ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معیارهای استاندارد ارزیابی LLMs
  • 4. انواع ارزیابی کمی در LLMs
  • 5. انواع ارزیابی کیفی در LLMs
  • 6. اهمیت ارزیابی دقیق LLMs
  • 7. چالش‌های ارزیابی LLMs
  • 8. پیش‌بینی پیامد: تعریف و دامنه
  • 9. کاربردهای پیش‌بینی پیامد در حوزه‌های مختلف
  • 10. اصول اولیه مدل‌سازی پیش‌بینی پیامد
  • 11. مدل‌های آماری برای پیش‌بینی پیامد
  • 12. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی پیامد
  • 13. نقش LLMs در پیش‌بینی پیامد
  • 14. ارزیابی توانایی LLMs در درک زمینه
  • 15. ارزیابی توانایی LLMs در استنتاج منطقی
  • 16. ارزیابی توانایی LLMs در شناسایی الگوها
  • 17. ارزیابی توانایی LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 18. ارزیابی دقت و صحت پیش‌بینی‌های LLMs
  • 19. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی پیامد: دقت (Accuracy)
  • 20. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی پیامد: صحت (Precision)
  • 21. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی پیامد: بازیابی (Recall)
  • 22. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی پیامد: امتیاز F1
  • 23. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی پیامد: AUC-ROC
  • 24. ارزیابی سوگیری (Bias) در پیش‌بینی‌های LLMs
  • 25. شناسایی و کاهش سوگیری در LLMs
  • 26. ارزیابی قابلیت اطمینان (Reliability) LLMs
  • 27. ارزیابی استحکام (Robustness) LLMs
  • 28. روش‌های ارزیابی برای سناریوهای مختلف
  • 29. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای اقتصادی
  • 30. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای اجتماعی
  • 31. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای سلامت
  • 32. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای حقوقی
  • 33. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای محیطی
  • 34. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای سیاسی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 35. مطالعات موردی ارزیابی LLMs در پیش‌بینی پیامد
  • 36. پلتفرم‌های ارزیابی LLMs
  • 37. ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی LLMs
  • 38. چارچوب‌های ارزیابی LLMs
  • 39. استانداردهای بین‌المللی ارزیابی LLMs
  • 40. استانداردهای ملی ارزیابی LLMs (ایران)
  • 41. اخلاق در ارزیابی LLMs
  • 42. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
  • 43. حریم خصوصی در ارزیابی LLMs
  • 44. امنیت در ارزیابی LLMs
  • 45. تأثیر عوامل انسانی بر ارزیابی LLMs
  • 46. نقش متخصصان دامنه در ارزیابی LLMs
  • 47. آموزش و توسعه مهارت‌های ارزیابی LLMs
  • 48. آینده ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامد
  • 49. نوآوری در روش‌های ارزیابی LLMs
  • 50. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای پیچیده
  • 51. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای بلندمدت
  • 52. ارزیابی LLMs برای پیش‌بینی پیامدهای غیرمنتظره
  • 53. ارزیابی LLMs در حوزه سلامت: پیش‌بینی شیوع بیماری
  • 54. ارزیابی LLMs در حوزه سلامت: پیش‌بینی پاسخ به درمان
  • 55. ارزیابی LLMs در حوزه اقتصاد: پیش‌بینی روند بازار
  • 56. ارزیابی LLMs در حوزه اقتصاد: پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 57. ارزیابی LLMs در حوزه اجتماعی: پیش‌بینی روند جرم و جنایت
  • 58. ارزیابی LLMs در حوزه اجتماعی: پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
  • 59. ارزیابی LLMs در حوزه حقوقی: پیش‌بینی نتایج دعاوی
  • 60. ارزیابی LLMs در حوزه محیطی: پیش‌بینی تأثیرات تغییر اقلیم
  • 61. ارزیابی LLMs در حوزه فرهنگی: تحلیل روندها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 62. ارزیابی LLMs در حوزه آموزشی: پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 63. ارزیابی LLMs در حوزه حمل و نقل: پیش‌بینی ترافیک
  • 64. ارزیابی LLMs در حوزه انرژی: پیش‌بینی تقاضا
  • 65. ارزیابی LLMs در حوزه کشاورزی: پیش‌بینی برداشت محصول
  • 66. ارزیابی LLMs در حوزه صنعت: پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 67. ارزیابی LLMs در حوزه ارتباطات: پیش‌بینی الگوهای مصرف
  • 68. ارزیابی LLMs برای تشخیص و تحلیل اطلاعات نادرست (با چارچوب رسمی)
  • 69. ارزیابی LLMs در تحلیل احساسات (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 70. ارزیابی LLMs برای خلاصه‌سازی متون (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 71. ارزیابی LLMs برای تولید محتوا (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 72. ارزیابی LLMs در ترجمه ماشینی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 73. ارزیابی LLMs در پاسخ به سوالات (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 74. ارزیابی LLMs در حل مسائل منطقی
  • 75. ارزیابی LLMs در درک مفاهیم انتزاعی
  • 76. ارزیابی LLMs در تفکر خلاق (با رویکرد سنجش)
  • 77. ارزیابی LLMs در درک و تولید زبان استعاری
  • 78. ارزیابی LLMs در مواجهه با ابهام زبانی
  • 79. ارزیابی LLMs در یادگیری پیوسته (Continual Learning)
  • 80. ارزیابی LLMs از منظر اقتصادی (هزینه-فایده)
  • 81. ارزیابی LLMs از منظر اجتماعی (تأثیر بر اشتغال)
  • 82. ارزیابی LLMs از منظر فرهنگی (تأثیر بر ارزش‌ها)
  • 83. ارزیابی LLMs از منظر حکمرانی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 84. ارزیابی LLMs در چارچوب قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
  • 85. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)
  • 86. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی تمایزدهنده (Discriminative LLMs)
  • 87. ارزیابی LLMs در مقایسه با مدل‌های سنتی
  • 88. اهمیت داده‌های ارزیابی (Benchmark Datasets)
  • 89. ایجاد داده‌های ارزیابی اختصاصی
  • 90. اعتبارسنجی نتایج ارزیابی LLMs
  • 91. تکرارپذیری در ارزیابی LLMs
  • 92. دستیابی به ارزیابی جامع و همه‌جانبه
  • 93. نقش LLMs در بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری
  • 94. ارتقاء کیفیت پیش‌بینی‌ها با استفاده از LLMs
  • 95. چشم‌انداز آینده ارزیابی LLMs در ایران

📚 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 تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی پیش‌بینی پیامدها”

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

پیمایش به بالا