آموزش ارزیابی و اشکال زدایی هوش مصنوعی مولد

Evaluating and Debugging Generative AI

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نحوه ساخت راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را تغییر می‌دهند. در این دوره، ابزارهای مورد نیاز برای ارزیابی و اشکال زدایی مدل های هوش مصنوعی مولد و در عین حال افزایش بهره وری را بیاموزید. مربی کشا ویلیامز ابزارهایی را که به شما در آموزش، ارزیابی، اشکال‌زدایی، ردیابی و نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی مولد کمک می‌کنند، توضیح می‌دهد. یاد بگیرید LLM هایی را که از طریق API به آنها دسترسی دارید ارزیابی و اشکال زدایی کنید، خودتان را دقیق تنظیم کنید یا از ابتدا آموزش دهید. در پایان این دوره، درک کاملی از ارزیابی و اشکال زدایی مدل ها خواهید داشت

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه ای بر ارزیابی و اشکال زدایی GenAI Introduction to evaluating and debugging GenAI

1. بررسی مدل‌های هوش مصنوعی 1. Exploring Generative AI Models

  • مدل های هوش مصنوعی مولد را کاوش کنید Explore generative AI models

  • تجزیه و تحلیل معماری ترانسفورماتور Analyzing the Transformer architecture

2. ارزیابی مدل های هوش مصنوعی مولد 2. Evaluating Generative AI Models

  • راه حل: کیفیت تصویر را ارزیابی کنید Solution: Evaluate image quality

  • کاربردهای متریک را بررسی کنید Examine metric applications

  • از تکنیک های تحلیل مدل استفاده کنید Apply model analysis techniques

  • راه حل: خروجی متن را تجزیه و تحلیل کنید Solution: Analyze text output

  • چالش: خروجی متن را تجزیه و تحلیل کنید Challenge: Analyze text output

  • چالش: کیفیت تصویر را ارزیابی کنید Challenge: Evaluate image quality

  • معیارهای ارزیابی را درک کنید Understand evaluation metrics

3. اشکال زدایی و عیب یابی مدل های هوش مصنوعی مولد 3. Debugging and Troubleshooting Generative AI Models

  • چالش: فروپاشی حالت درمان Challenge: Remedy mode collapse

  • راه حل: فروپاشی حالت درمان Solution: Remedy mode collapse

  • راه حل: شیب های ناپدید شونده را اصلاح کنید Solution: Correct vanishing gradients

  • چالش: شیب های در حال ناپدید شدن را اصلاح کنید Challenge: Correct vanishing gradients

  • پیاده سازی تکنیک های عیب یابی Implement troubleshooting techniques

  • مشکلات مدل رایج را شناسایی کنید Identify common model issues

  • موارد عیب یابی را بررسی کنید Explore troubleshooting cases

4. بحث در مورد اخلاق و تضمین انصاف 4. Discussing Ethics and Ensuring Fairness

  • چالش: اجرای کاهش تعصب Challenge: Implement bias mitigation

  • راه حل: کاهش تعصب را اجرا کنید Solution: Implement bias mitigation

  • در مورد مفاهیم اخلاقی بحث کنید Discuss ethical implications

  • رهنمودهای اخلاقی را پیشنهاد دهید Propose ethical guidelines

  • استراتژی های کاهش تعصب را توسعه دهید Develop bias mitigation strategies

نتیجه گیری Conclusion

  • سفر GenAI در حال ارزیابی و اشکال زدایی شما Your evaluating and debugging GenAI journey

  • مقیاس پذیری و استقرار را استراتژی کنید Strategize scalability and deployment

نمایش نظرات

Linkedin (لینکدین)

لینکدین: شبکه اجتماعی حرفه‌ای برای ارتباط و کارآفرینی

لینکدین به عنوان یکی از بزرگترین شبکه‌های اجتماعی حرفه‌ای، به میلیون‌ها افراد در سراسر جهان این امکان را می‌دهد تا ارتباط برقرار کنند، اطلاعات حرفه‌ای خود را به اشتراک بگذارند و فرصت‌های شغلی را کشف کنند. این شبکه اجتماعی به کاربران امکان می‌دهد تا رزومه حرفه‌ای خود را آپدیت کنند، با همکاران، دوستان و همکاران آینده ارتباط برقرار کنند، به انجمن‌ها و گروه‌های حرفه‌ای ملحق شوند و از مقالات و مطالب مرتبط با حوزه کاری خود بهره‌مند شوند.

لینکدین همچنین به کارفرمایان امکان می‌دهد تا به دنبال نیروهای با تجربه و مهارت مورد نیاز خود بگردند و ارتباط برقرار کنند. این شبکه حرفه‌ای به عنوان یک پلتفرم کلیدی برای بهبود دسترسی به فرصت‌های شغلی و گسترش شبکه حرفه‌ای خود، نقش مهمی را ایفا می‌کند. از این رو، لینکدین به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای کارآفرینی و توسعه حرفه‌ای در دنیای امروز مورد توجه قرار دارد.

آموزش ارزیابی و اشکال زدایی هوش مصنوعی مولد
جزییات دوره
1h 11m
24
Linkedin (لینکدین) Linkedin (لینکدین)
(آخرین آپدیت)
424
- از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Kesha Williams Kesha Williams

کشا ویلیامز یک مدیر مهندسی نرم افزار، مربی، سخنران، وبلاگ نویس فناوری، و مدافع STEM است.

کشا (تلفظ KEY-SHA) ویلیامز یک جایزه است. مهندس نرم افزار برنده با بیش از 20 سال تجربه متخصص در توسعه برنامه های کاربردی وب با استفاده از Java، Spring، Angular، و خدمات وب آمازون (AWS). او هزاران توسعه‌دهنده نرم‌افزار را در ایالات متحده، اروپا و آسیا آموزش داده و در حین تدریس جاوا در سطح دانشگاه، آموزش داده است. او کار خود را با آژانس امنیت ملی (NSA) آغاز کرد.

کشا اخیراً برنده جایزه آدا لاولیس در مهندسی کامپیوتر از LookFar و جایزه نوآوری متفاوت بیندیشید از Chick-fil-A برای کارش با فناوری‌های نوظهور شد. و هوش مصنوعی (AI). او اخیراً در کمپین آمازون "Alexa Women of Voice" و مجموعه #WePowerTech از A Cloud Guru حضور داشت. او در اوقات فراغت خود، اخبار جاوا را برای InfoQ می نویسد، بخش فناوری جورجیا را رهبری می کند، در کنفرانس های فنی در سراسر جهان سخنرانی می کند، به عنوان مربی با آکادمی علوم نیویورک خدمت می کند، و کارگاه های رایگان «ساعت کد» را برای کودکان برگزار می کند. در کتابخانه محلی او.