سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های ناخواسته و پر سر و صدا

کتاب ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های ناخواسته و پر سر و صدا

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های ناخواسته و پر سر و صدا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی داده‌های ناخواسته (Noise Data)
  • 3. انواع داده‌های ناخواسته در آموزش LLMs
  • 4. طبقه‌بندی داده‌های پر سر و صدا
  • 5. شناسایی داده‌های متناقض
  • 6. تشخیص داده‌های نادرست و گمراه‌کننده
  • 7. تأثیر داده‌های ناخواسته بر عملکرد LLMs
  • 8. اندازه‌گیری میزان داده‌های پر سر و صدا
  • 9. معیارهای ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های ناخواسته
  • 10. دقت (Accuracy) و فراخوانی (Recall) در داده‌های نویزی
  • 11. F1-Score برای ارزیابی مدل‌های نویزی
  • 12. ROC Curve و AUC برای ارزیابی
  • 13. معیارهای مرتبط با تولید متن در LLMs
  • 14. Perplexity به عنوان معیاری برای ارزیابی
  • 15. BLEU Score برای ارزیابی ترجمه ماشینی
  • 16. ROUGE Score برای ارزیابی خلاصه‌سازی
  • 17. METEOR Score برای ارزیابی تولید متن
  • 18. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف طبقه‌بندی متن
  • 19. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 20. ارزیابی مدل‌های زبانی در وظایف پاسخگویی به سؤال
  • 21. روش‌های پاکسازی داده‌های ناخواسته
  • 22. فیلترینگ مبتنی بر قوانین
  • 23. فیلترینگ آماری
  • 24. استفاده از مدل‌های زبانی دیگر برای شناسایی داده‌های نویزی
  • 25. یادگیری تقویتی برای پاکسازی داده‌ها
  • 26. آموزش مدل‌های مقاوم در برابر نویز
  • 27. تکنیک‌های Regularization
  • 28. Dropout و اثر آن بر داده‌های نویزی
  • 29. Batch Normalization و داده‌های پر سر و صدا
  • 30. Data Augmentation برای افزایش مقاومت مدل
  • 31. استفاده از داده‌های برچسب‌دار با کیفیت بالا
  • 32. برنامه‌ریزی نمونه‌برداری هوشمند (Active Learning)
  • 33. آموزش چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 34. مدل‌های ترنسفورمر و معماری آن‌ها
  • 35. نقش توجه (Attention) در مواجهه با داده‌های نویزی
  • 36. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
  • 37. Fine-tuning مدل‌های زبانی
  • 38. چالش‌های Fine-tuning در داده‌های نویزی
  • 39. ارزیابی LLMs در حوزهٔ زبان فارسی
  • 40. ویژگی‌های داده‌های نویزی در زبان فارسی
  • 41. تأثیر لهجه‌ها و گویش‌ها بر داده‌های نویزی
  • 42. تأثیر غلط‌های املایی و نگارشی
  • 43. چالش‌های ارزیابی LLMs فارسی با معیارهای استاندارد
  • 44. تطبیق معیارهای ارزیابی جهانی با زبان فارسی
  • 45. توسعهٔ معیارهای ارزیابی بومی برای LLMs فارسی
  • 46. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ اخبار و اطلاعات
  • 47. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ محتوای آموزشی
  • 48. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون ادبی
  • 49. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون علمی
  • 50. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون حقوقی
  • 51. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون مذهبی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 52. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون تاریخی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 53. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون اقتصادی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 54. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 55. مطالعهٔ موردی: ارزیابی LLM در حوزهٔ متون روانشناسی (با رعایت چارچوب خانوادهٔ ایرانی-اسلامی)
  • 56. ارزیابی LLMs در مواجهه با سوگیری‌های داده‌ای (Data Bias)
  • 57. شناسایی سوگیری‌های جنسیتی در داده‌ها
  • 58. شناسایی سوگیری‌های نژادی و قومی در داده‌ها
  • 59. شناسایی سوگیری‌های مذهبی در داده‌ها
  • 60. شناسایی سوگیری‌های سیاسی در داده‌ها
  • 61. روش‌های کاهش سوگیری در LLMs
  • 62. استفاده از داده‌های متعادل
  • 63. تکنیک‌های Fairness-aware Machine Learning
  • 64. آموزش مدل‌های منصفانه
  • 65. ارزیابی مدل‌های منصفانه
  • 66. چالش‌های اخلاقی در ارزیابی LLMs
  • 67. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی LLMs
  • 68. شفافیت در عملکرد LLMs
  • 69. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش LLMs
  • 70. امنیت داده‌ها در مواجهه با داده‌های نویزی
  • 71. تأثیر داده‌های نویزی بر امنیت سایبری
  • 72. مقابله با حملات مبتنی بر داده‌های نویزی
  • 73. ارزیابی LLMs برای تشخیص محتوای مضر (با رعایت الزامات)
  • 74. تشخیص محتوای ترویج‌کنندهٔ خشونت
  • 75. تشخیص محتوای ترویج‌کنندهٔ نفرت‌پراکنی
  • 76. تشخیص محتوای گمراه‌کننده و شایعات
  • 77. تشخیص محتوای نامناسب اخلاقی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 78. استفاده از LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت الزامات)
  • 79. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 80. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری
  • 81. چالش‌های ارزیابی LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. ارزیابی LLMs در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 83. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی
  • 84. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر تولید
  • 85. چالش‌های ارزیابی LLMs در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 86. ارزیابی LLMs در خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 87. خلاصه‌سازی استخراجی
  • 88. خلاصه‌سازی انتزاعی
  • 89. چالش‌های ارزیابی LLMs در خلاصه‌سازی
  • 90. آیندهٔ ارزیابی LLMs در مواجهه با داده‌های نویزی
  • 91. نقش هوش مصنوعی در ارزیابی LLMs
  • 92. توسعهٔ ابزارهای خودکار برای ارزیابی
  • 93. استانداردسازی فرآیندهای ارزیابی
  • 94. همکاری بین‌المللی در ارزیابی LLMs (با رعایت منافع ملی)
  • 95. نقش نهادهای نظارتی در ارزیابی LLMs
  • 96. توصیه‌هایی برای توسعهٔ LLMs مقاوم در برابر نویز
  • 97. توصیه‌هایی برای استفادهٔ مسئولانه از LLMs
  • 98. آموزش و فرهنگ‌سازی در استفاده از LLMs
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.