آموزش تسلط بر ارزیابی LLM: ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر - آخرین آپدیت

دانلود Mastering LLM Evaluation: Build Reliable Scalable AI Systems

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: هنر و علم ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با آزمایشگاه‌های عملی، تحلیل خطا و استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه بیاموزید. در این دوره موارد زیر را فرا خواهید گرفت: - درک کامل چرخه حیات ارزیابی LLM — از نمونه‌سازی اولیه تا نظارت بر محیط تولید - شناسایی و دسته‌بندی حالت‌های رایج شکست در خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ - طراحی و پیاده‌سازی گردش‌کارهای ساختاریافته برای تحلیل خطا و برچسب‌گذاری (Annotation) - ساخت خط لوله‌های ارزیابی خودکار با استفاده از معیارهای مبتنی بر کد و داور LLM (LLM-judge) - ارزیابی سیستم‌های معماری خاص مانند RAG، عامل‌های چند مرحله‌ای و مدل‌های چندوجهی (Multi-modal) - راه‌اندازی داشبوردهای نظارت مستمر با داده‌های Trace، هشدارها و گیت‌های CI/CD - بهینه‌سازی مصرف مدل و هزینه‌ها با مسیریابی هوشمند، منطق Fallback و حافظه پنهان (Caching) - استقرار سیستم‌های بازبینی انسانی (Human-in-the-loop) برای بازخورد مستمر و کنترل کیفیت پیش نیازها: - هیچ تجربه قبلی در زمینه ارزیابی مورد نیاز نیست — این دوره از مفاهیم پایه شروع می‌شود - درک ابتدایی از نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4 یا Claude - آشنایی با مهندسی پرامپت یا استفاده از APIهای هوش مصنوعی مفید است اما الزامی نیست - توانایی خواندن JSON یا کار با اسکریپت‌های ساده (پایتون یا Notebooks) یک امتیاز محسوب می‌شود - دسترسی به کامپیوتری با اتصال اینترنت (برای بخش‌های عملی و داشبوردها) - اشتیاق به ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن، قابل اندازه‌گیری و مقرون‌به‌صرفه!

قدرت ارزیابی LLM را آزاد کنید و اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی بسازید که نه‌تنها هوشمند، بلکه قابل اعتماد، کارآمد و مقرون‌به‌صرفه باشند. این دوره جامع به شما می‌آموزد که چگونه خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ را در کل چرخه توسعه — از پروتوتایپ تا تولید — ارزیابی کنید. چه مهندس هوش مصنوعی باشید، چه مدیر محصول یا متخصص MLOps، این برنامه ابزارهایی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا تأثیری واقعی با سیستم‌های مبتنی بر LLM ایجاد کنید.

اپلیکیشن‌های مدرن LLM قدرتمند هستند، اما در عین حال مستعد توهم (Hallucinations)، ناپایداری و رفتارهای غیرمنتظره هستند. به همین دلیل است که ارزیابی یک مورد «تکمیلی» نیست، بلکه ستون فقرات هر محصول هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر است. در این دوره عملی، یاد می‌گیرید که چگونه چارچوب‌های ارزیابی مستحکم برای LLMها را طراحی، پیاده‌سازی و عملیاتی کنید. ما شما را با حالت‌های رایج شکست، استراتژی‌های برچسب‌گذاری، تولید داده‌های مصنوعی و نحوه ایجاد خط لوله‌های ارزیابی خودکار آشنا می‌کنیم. همچنین در تحلیل خطا، ابزارهای مشاهده‌پذیری (Observability) و بهینه‌سازی هزینه از طریق مسیریابی هوشمند و نظارت تسلط خواهید یافت.

آنچه این دوره را متمایز می‌کند، تمرکز آن بر آزمایشگاه‌های عملی، ابزارهای دنیای واقعی و قالب‌های آماده برای سازمان‌های بزرگ (Enterprise-ready) است. شما فقط تئوری ارزیابی را نمی‌آموزید، بلکه مجموعه‌های تست برای سیستم‌های RAG، عامل‌های چندوجهی و خط لوله‌های چندمرحله‌ای LLM می‌سازید. بررسی خواهید کرد که چگونه مدل‌ها را در محیط تولید با استفاده از گیت‌های CI/CD، تست A/B و نرده‌های ایمنی (Guardrails) نظارت کنید. همچنین ارزیابی انسانی (HITL) و حلقه‌های بازخورد مستمری را پیاده‌سازی می‌کنید که باعث می‌شود سیستم شما در طول زمان یاد بگیرد و بهبود یابد.

شما مهارت‌هایی در زمینه تاکسونومی برچسب‌گذاری، توافق بین برچسب‌زن‌ها (Inter-annotator agreement) و نحوه ساخت گردش‌کارهای ارزیابی collaborative بین تیم‌ها کسب خواهید کرد. ما حتی به شما نشان می‌دهیم که چگونه معیارهای ارزیابی را به KPIهای تجاری مانند CSAT، نرخ تبدیل یا زمان حل مشکل متصل کنید تا بتوانید نه‌تنها عملکرد مدل، بلکه بازگشت سرمایه (ROI) واقعی را اندازه‌گیری کنید.

با تبدیل شدن هوش مصنوعی به یک نیاز حیاتی در هر صنعت، توانایی اجرای ارزیابی‌های مقیاس‌پذیر، خودکار و مقرون‌به‌صرفه LLM، مزیت رقابتی شما خواهد بود. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود گردش‌کارهای ارزیابی با کیفیت بالا طراحی کنید، خطاهای LLM را عیب‌یابی نمایید و سیستم‌های نظارتی در سطح تولید مستقر کنید که با تحمل ریسک، آستانه‌های کیفیت و محدودیت‌های هزینه شرکت شما همسو باشد.

این دوره برای افراد زیر ایده‌آل است:

  • مهندسان AI که در حال ساخت یا نگهداری سیستم‌های مبتنی بر LLM هستند

  • مدیران محصول مسئول کیفیت و ایمنی هوش مصنوعی

  • تیم‌های MLOps و پلتفرم که به دنبال مقیاس‌پذیری فرآیندهای ارزیابی هستند

  • دانشمندان داده متمرکز بر قابلیت اطمینان AI و تحلیل خطا

همین حالا بپیوندید و یاد بگیرید چگونه اپلیکیشن‌های LLM قابل اعتماد، قابل اندازه‌گیری و مقیاس‌پذیر بسازید — از درون به بیرون.


سرفصل ها و درس ها

مبانی ارزیابی LLM Fundamentals of LLM Evaluation

  • گواهینامه پایان دوره Certificate of Completion

  • چرا ارزیابی اهمیت دارد Why Evaluation Matters

  • چالش‌های ارزیابی LLMها Challenges in Evaluating LLMs

  • چرخه حیات ارزیابی The Evaluation Lifecycle

  • مبانی مشاهده‌پذیری و ابزارگذاری Observability & Instrumentation Basics

  • مقدمه‌ای بر تحلیل خطا Introduction to Error Analysis

  • آزمایشگاه‌های عملی بخش اول Practical Labs for Section 1

تحلیل سیستماتیک خطا Systematic Error Analysis

  • شروع سریع با داده‌های مصنوعی Bootstrapping with Synthetic Data

  • برچسب‌گذاری و دسته‌بندی Annotation & Categorization

  • از خطا تا اقدام From Error to Action

  • اشتباهات رایج که باید از آن‌ها اجتناب کرد Pitfalls to Avoid

  • آزمایشگاه: ساخت سیستم ردیابی خطا Lab: Build an Error Tracking System

  • آزمایشگاه‌های عملی بخش دوم Practical Labs for Section 2

پیاده‌سازی ارزیابی‌های موثر Implementing Effective Evaluations

  • طراحی و انواع معیارها Metric Design & Types

  • ارزیابی در سطح تک‌نمونه در مقابل سطح سیستم Individual vs System-Level Evaluation

  • ساختار و مدیریت مجموعه داده‌ها Dataset Structure and Management

  • آزمایشگاه: ساخت خط لوله ارزیابی Lab: Build an Evaluation Pipeline

  • آزمایشگاه‌های عملی بخش سوم Practical Labs for Section 3

پراکس‌های ارزیابی مشارکتی Collaborative Evaluation Practices

  • گردش‌کارهای ارزیابی تیمی Team-Based Eval Workflows

  • اندازه‌گیری توافق بین برچسب‌زن‌ها Measuring Annotator Agreement

  • ایجاد اجماع Building Consensus

  • آزمایشگاه: کارگاه همسوسازی Lab: Alignment Workshop

  • آزمایشگاه‌های عملی بخش چهارم Practical Labs for Section 4

استراتژی‌های مختص به معماری Architecture-Specific Strategies

  • ارزیابی سیستم‌های RAG RAG Systems Evaluation

  • خط لوله‌های چند مرحله‌ای Multi-Step Pipelines

  • ارزیابی استفاده از ابزارها و تعاملات چند مرحله‌ای Tool Usage & Multi-Turn Evaluation

  • ارزیابی مدل‌های چندوجهی Multi-Modal Evaluation

  • آزمایشگاه: مجموعه‌های تست بر اساس معماری Lab: Test Suites by Architecture

  • آزمایشگاه‌های عملی بخش پنجم Practical Labs for Section 5

نظارت و ارزیابی مستمر Monitoring & Continuous Evaluation

  • ردیابی و مشاهده‌پذیری Tracing & Observability

  • گیت‌های ارزیابی CI/CD CI/CD Evaluation Gates

  • ارزیابی A/B و آزمایش‌ها A/B and Experiment Evaluation

  • طراحی ایمنی و نرده‌های حفاظتی Safety & Guardrail Design

  • آزمایشگاه: داشبورد نظارتی Lab: Monitoring Dashboard

  • آزمایشگاه‌های عملی، قالب‌ها و دستورالعمل‌ها Practical Labs, Templates, and Playbooks

ارزیابی با حضور انسان در چرخه Human-in-the-Loop Evaluation

  • نمونه‌برداری استراتژیک Strategic Sampling

  • بهینه‌سازی رابط کاربری بازبین Reviewer Interface Optimization

  • آزمایشگاه: سیستم بازخورد مستمر Lab: Continuous Feedback System

  • آزمایشگاه‌ها، قالب‌ها و دستورالعمل‌ها Labs, Templates & Playbooks

بهینه‌سازی هزینه در گردش‌کارهای ارزیابی Cost Optimization in Eval Workflows

  • ارزش در مقابل هزینه Value vs Spend

  • مسیریابی مدل (Model Routing) Model Routing

  • آزمایشگاه: پروژه بهینه‌سازی هزینه Lab: Cost Optimization Project

  • آزمایشگاه‌های بهینه‌سازی هزینه، قالب‌ها و دستورالعمل‌ها Cost Optimization Labs, Templates, and Playbooks

نمایش نظرات

آموزش تسلط بر ارزیابی LLM: ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر
جزییات دوره
3 hours
43
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
11,351
4 از 5
ندارد
دارد
دارد
School of AI
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar