لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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
نمایش نظرات