آماده شو برای مصاحبه هوش مصنوعی مولد: 6 آزمون تمرینی، بیش از 400 پرسش و پاسخ - آخرین آپدیت

آزمون و ارتقای دانش هوش مصنوعی مولد: بیش از 400 سوال و پاسخ منحصربه‌فرد، 6 آزمون تمرینی

دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) محک بزنید و با بیش از 400 سوال و پاسخ منحصربه‌فرد و 6 آزمون تمرینی، مهارت‌های خود را ارتقا دهید. این مجموعه برای آمادگی شما در مصاحبه‌های شغلی و درک عمیق‌تر این حوزه طراحی شده است.

مباحث کلیدی:

• مفاهیم کلیدی و مبانی ریاضی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• تفاوت‌های معماری و کاربردهای GANs، VAEs، مدل‌های اتورگرسیو و مدل‌های انتشار
• نحوه عملکرد مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند GPT و DALL·E و کاربردهای واقعی آن‌ها
• بهترین روش‌ها برای آموزش، بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌های مولد
• پیامدهای اخلاقی و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی مولد

پیش نیازها:

• درک اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون و فریم‌ورک‌های ML محبوب (TensorFlow یا PyTorch)
• دانش جبر خطی، احتمال و آمار
• تجربه قبلی با شبکه‌های عصبی و آموزش مدل مفید است اما اجباری نیست.

آماده شوید تا با این دوره جامع تمرینی، مصاحبه‌های هوش مصنوعی مولد خود را با موفقیت پشت سر بگذارید. این دوره شامل 6 آزمون تمرینی کامل با بیش از 400 سوال مفهومی و مبتنی بر سناریو است که اصول اساسی و مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی مولد را پوشش می‌دهد. این دوره با هدف کمک به شما در درک مدل‌های ریاضی اساسی، کاربردهای عملی و موارد استفاده صنعتی طراحی شده است و درک شما را از موضوعات کلیدی تقویت کرده و اعتماد به نفس شما را افزایش می‌دهد.

از طریق تمرین هدفمند، درک خود را از مدل‌های مولد اصلی، از جمله GANs، VAEs، مدل‌های اتورگرسیو و مدل‌های انتشار، افزایش خواهید داد، در حالی که چالش‌های واقعی در آموزش مدل، ارزیابی و ملاحظات اخلاقی را نیز حل می‌کنید.

آنچه خواهید آموخت:

• مفاهیم کلیدی و مبانی ریاضی هوش مصنوعی مولد
• تفاوت‌های معماری و کاربردهای GANs، VAEs، مدل‌های اتورگرسیو و مدل‌های انتشار
• مدل‌های مولد مبتنی بر ترنسفورمر، از جمله GPT و DALL·E
• بهترین روش‌ها برای آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
• پیامدهای اخلاقی و شیوه‌های مسئولانه هوش مصنوعی

ساختار دوره:

1. بررسی اجمالی و مبانی هوش مصنوعی مولد

• تعریف و مفاهیم اصلی مدل‌های مولد در مقابل مدل‌های تبعیض‌آمیز
• پیشینه تاریخی و نقاط عطف کلیدی (به عنوان مثال، ماشین‌های بولتزمن، VAEs، GANs)
• کاربردها: متن، تصویر، صدا، داده‌های مصنوعی و موارد دیگر
• مزایا و چالش‌های کلیدی (به عنوان مثال، خلاقیت، تعصب، هزینه‌های محاسباتی)

2. مبانی ریاضی و آماری

• توزیع‌های احتمال و متغیرهای پنهان
• مبانی استنتاج بیزی: پیشین، درست‌نمایی، پسین
• مفاهیم نظریه اطلاعات: انتروپی، KL-Divergence، اطلاعات متقابل

3. خانواده‌های مدل مولد اصلی

• GANs: معماری تولیدکننده-تمیزدهنده، چالش‌های آموزشی، تغییرات (DCGAN, WGAN, StyleGAN)
• VAEs: معماری رمزگذار-رمزگشا، هدف ELBO، معاوضه‌ها با GANs
• مدل‌های اتورگرسیو: PixelCNN, PixelRNN, تخمین احتمال مستقیم
• جریان‌های نرمال‌سازی: تبدیل‌های معکوس‌پذیر، کاربردهای دنیای واقعی

4. مدل‌های مولد مبتنی بر ترنسفورمر

• مکانیسم خود-توجه، مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در مقابل مدل‌های فقط رمزگشا
• LLMs: خانواده GPT (GPT-2, GPT-3, GPT-4) و استراتژی‌های آموزشی
• مدل‌های متن به تصویر: DALL·E, Stable Diffusion، چالش‌ها و مسائل اخلاقی

5. آموزش مدل‌های مولد

• جمع‌آوری داده‌ها و پیش‌پردازش برای ورودی سازگار
• بهینه‌سازی و توابع زیان (زیان خصمانه، زیان بازسازی)
• اکوسیستم‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری (TensorFlow, PyTorch)
• تکنیک‌های عملی: تنظیم فراپارامتر، جریمه گرادیان، یادگیری انتقال

6. ارزیابی و معیارها

• معیارهای کمی: امتیاز شروع (IS)، فاصله شروع Fréchet (FID)، پیچیدگی
• ارزیابی کیفی: تست‌های ادراکی انسانی، مطالعات کاربری
• چالش‌ها در اندازه‌گیری صحت معنایی و خلاقیت

7. پیامدهای اخلاقی، اجتماعی و قانونی

• تعصب در داده‌های آموزشی و استراتژی‌های کاهش
• اصالت محتوا، دیپ‌فیک‌ها و واترمارکینگ
• مسائل کپی‌رایت و مالکیت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• استقرار مسئولانه و چارچوب‌های شفافیت

8. موضوعات پیشرفته و آخرین تحقیقات

• مدل‌های انتشار: مدل‌های انتشار کاهنده نویز و کاربردها
• هوش مصنوعی چندوجهی: بازیابی و تولید چندوجهی
• یادگیری تقویتی برای مدل‌های مولد: استراتژی‌های تولید کنترل شده
• یادگیری خود-نظارتی: یادگیری متضاد، خودرمزگذاری ماسک شده
• روندهای آینده: تولید سه‌بعدی بی‌درنگ، مدل‌های بنیادی

این دوره به شما درک ساختاریافته و عمیقی از هوش مصنوعی مولد می‌دهد و دانش و اعتماد به نفس لازم را برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی و موفقیت در مصاحبه‌های فنی در این زمینه به شما می‌بخشد.