هوش مصنوعی عامل-محور، پارادایمی قدرتمند است که امکان خلق سیستم‌هایی را فراهم می‌آورد که نه تنها اطلاعات را پردازش می‌کنند، بلکه با هوشمندی و استقلال عمل می‌کنند. این رویکرد، کلید حل مسائل پیچیده در حوزه‌هایی نظیر رباتیک، سیستم‌های توصیه‌گر، بازی‌های کامپیوتری، مدیریت منابع و حتی شبیه‌سازی‌های علمی است. درک عمیق از معماری‌ها و چارچوب‌های عامل-محور، شما را در خط مقدم انقلاب هوش مصنوعی قرار می‌دهد.

این دوره با هدف ارائه یک درک جامع و عملی از هوش مصنوعی عامل-محور طراحی شده است. سرفصل‌های اصلی این دوره عبارتند از:

• مبانی و مفاهیم کلیدی: تعریف عامل هوشمند، انواع عامل‌ها (مانند عامل‌های واکنشی، عامل‌های مبتنی بر هدف، عامل‌های مبتنی بر سودمندی)، محیط‌های عامل (مانند محیط‌های ساده-بازتابی، محیط‌های پیچیده-پویا) و ویژگی‌های مهم آن‌ها.
• معماری‌های عامل-محور: بررسی عمیق معماری‌های مختلف شامل معماری‌های مبتنی بر منطق، معماری‌های مبتنی بر رفتار، معماری‌های هیبریدی و معماری‌های مبتنی بر یادگیری عمیق. شناخت مزایا و معایب هر معماری و کاربردهای متناسب با آن‌ها.
• چارچوب‌ها و ابزارهای پیاده‌سازی: آشنایی با فریم‌ورک‌های محبوب و قدرتمند در زمینه هوش مصنوعی عامل-محور مانند LangChain، Auto-GPT، BabyAGI و ابزارهای مرتبط با مدیریت حافظه، برنامه‌ریزی و اجرای وظایف.
• تکنیک‌های یادگیری برای عامل‌ها: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان یکی از ستون‌های اصلی رفتار عامل‌های هوشمند، یادگیری عمیق در عامل‌ها، و رویکردهای یادگیری ترکیبی.
• طراحی و توسعه عامل‌های هوشمند: مراحل طراحی یک عامل هوشمند از تعریف مسئله تا پیاده‌سازی و ارزیابی، شامل الگوریتم‌های جستجو، برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری.
• کاربردهای عملی و مطالعات موردی: بررسی کاربردهای واقعی هوش مصنوعی عامل-محور در صنایع مختلف مانند اتوماسیون اداری، خدمات مشتریان، رباتیک پیشرفته، تحلیل داده‌های حجیم، و خلق محتوا.
• اخلاق و چالش‌های هوش مصنوعی عامل-محور: بحث و بررسی مسائل اخلاقی، امنیتی و اجتماعی مرتبط با توسعه و استقرار عامل‌های هوشمند.

اگر به دنبال ارتقاء دانش خود در حوزه هوش مصنوعی و ورود به دنیای پیشرفته عامل‌های هوشمند هستید، این دوره فرصتی بی‌نظیر است. این دوره برای طیف وسیعی از افراد مفید خواهد بود:

• مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان: برای افزودن قابلیت‌های هوشمند و خودمختار به محصولات خود.
• دانشمندان داده و تحلیلگران: برای درک چگونگی ایجاد سیستم‌های تحلیلگر پیشرفته و خودکار.
• محققان هوش مصنوعی: برای تعمیق دانش نظری و عملی در زمینه معماری‌های پیشرفته.
• مدیران و استراتژیست‌های فناوری: برای درک پتانسیل‌های تجاری و کاربردی هوش مصنوعی عامل-محور.
• علاقه‌مندان به نوآوری: که می‌خواهند با جدیدترین روندها در دنیای هوش مصنوعی آشنا شوند.

این دوره به طور کامل بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود. این روش ارائه، اطمینان حاصل می‌کند که شما به محتوای آموزشی با کیفیت بالا، شامل ویدئوهای تدریس، کدها، پیاده‌سازی‌های عملی، مقالات مرجع و اسلایدهای تخصصی، به صورت آفلاین و بدون نیاز به اتصال اینترنت دسترسی داشته باشید. ساختار دوره به گونه‌ای است که از مفاهیم پایه شروع کرده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر و پیاده‌سازی‌های عملی می‌پردازد.

بخش اول: مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند

در این بخش، تعاریف اولیه، تاریخچه مختصر و اهمیت روزافزون عامل‌های هوشمند بررسی می‌شود. همچنین انواع محیط‌هایی که این عامل‌ها در آن‌ها عمل می‌کنند و چالش‌های مرتبط با درک و تعامل با این محیط‌ها مورد بحث قرار می‌گیرد.

بخش دوم: معماری‌های پیشرفته عامل-محور

این بخش به صورت تخصصی به معماری‌های مختلف می‌پردازد. از معماری‌های کلاسیک مانند عامل‌های مبتنی بر منطق و عامل‌های واکنشی ساده گرفته تا معماری‌های مدرن و پیچیده‌تر که از شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های یادگیری عمیق بهره می‌برند. مثال‌های عملی از نحوه عملکرد هر معماری در سناریوهای مختلف ارائه خواهد شد.

بخش سوم: ابزارها و چارچوب‌های مدرن

تمرکز این بخش بر معرفی و آموزش عملی چارچوب‌های کلیدی مانند LangChain است که امکان ساخت زنجیره‌های پیچیده از فراخوان‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را فراهم می‌کند. همچنین، ابزارهایی مانند Auto-GPT و BabyAGI که قابلیت خودکارسازی وظایف پیچیده را دارند، مورد بررسی قرار می‌گیرند. خواهید آموخت چگونه از این ابزارها برای ساخت عامل‌های قدرتمند و کارآمد استفاده کنید.

بخش چهارم: یادگیری و انطباق عامل‌ها

در این قسمت، نقش یادگیری تقویتی در توانمندسازی عامل‌ها برای تصمیم‌گیری در شرایط نامعلوم و بهینه‌سازی رفتارشان در طول زمان توضیح داده می‌شود. تکنیک‌های مختلف یادگیری تقویتی، الگوریتم‌های مرتبط و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ بررسی خواهند شد.

بخش پنجم: پیاده‌سازی و کاربردهای عملی

این بخش شامل پروژه‌های عملی و مطالعات موردی است. شما گام به گام چگونگی طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند برای حل مسائل واقعی را خواهید آموخت. مثال‌هایی مانند ساخت یک عامل برای خلاصه‌سازی متون طولانی، عامل پرسش و پاسخ تخصصی، یا عامل برنامه‌ریزی وظایف روزمره، عمق یادگیری شما را تضمین می‌کند.

بخش ششم: آینده و ملاحظات اخلاقی

در نهایت، به چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی عامل-محور، روندهای نوظهور و چالش‌های پیش رو، به ویژه در زمینه اخلاق، مسئولیت‌پذیری و ایمنی عامل‌های هوشمند پرداخته خواهد شد.