دوره آموزشی هماهنگ‌سازی هوش مصنوعی: اعتبارسنجی، بازخورد کاربران و معیارهای عملکرد

آیا آماده‌اید تا با جدیدترین و پیشرفته‌ترین روندهای اورکستراسیون هوش مصنوعی آشنا شوید؟ در این دوره، مدرس جانانی راوی یک بررسی جامع از نحوه ارزیابی و ادغام مؤثر بازخورد کاربران در مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این دوره به شما کمک می‌کند تا با اصول و مفاهیم کلیدی در زمینه مدل‌های سنتی و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) آشنا شوید و یاد بگیرید چگونه می‌توانید بازخورد کاربران را در مدل‌های خود بگنجانید تا عملکرد بهتری داشته باشند.

جانانی مفاهیم اساسی مانند تکنیک‌های اعتبارسنجی، معیارهای عملکرد، مکانیزم‌های بازخورد کاربران و بسیاری موارد دیگر را معرفی می‌کند. در این دوره به طور عملی با روش‌های اعتبارسنجی مدل‌ها از جمله اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation) و اعتبارسنجی با استفاده از K-fold آشنا می‌شوید. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه از معیارهای عملکرد مانند دقت (accuracy)، دقت (precision)، بازیابی (recall)، و همچنین استفاده از یادگیری تقویتی (reinforcement learning) برای بازخورد انسان‌ها و همچنین ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ از طریق امتیازهایی چون BLEU، ROUGE، و METEOR استفاده کنید.

این دوره به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از نحوه ارزیابی و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی داشته باشید و از این ابزارها برای توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی خود بهره‌برداری کنید.

اهداف یادگیری:
درک اصول ارزیابی و ادغام بازخورد کاربران در مدل‌های هوش مصنوعی.
آشنایی با روش‌های اعتبارسنجی مدل‌ها مانند Cross-validation و K-fold cross-validation.
استفاده از معیارهای مختلف عملکرد برای ارزیابی دقت، دقت، بازیابی و سایر ویژگی‌ها.
کاربرد یادگیری تقویتی برای بهبود بازخورد انسان‌ها در فرایندهای یادگیری.
ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با استفاده از معیارهایی مانند BLEU، ROUGE، METEOR.
یادگیری نحوه بهینه‌سازی مدل‌ها و افزایش دقت آن‌ها با استفاده از بازخوردهای کاربر.