اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع طراحی و توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پایگاه‌های داده برداری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پایگاه‌های داده برداری

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های هوشمند و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری عامل‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و مدل‌های ترنسفورمر
• 3. مفاهیم پایه و کاربردی در پردازش زبان طبیعی
• 4. تنظیم دقیق و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 5. معرفی فریم‌ورک‌های توسعه عامل‌های هوشمند
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های زبانی
• 7. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش زبان طبیعی
• 8. مفهوم زنجیره‌سازی در مدل‌های زبانی با استفاده از لنگ‌چین
• 9. طراحی و مدیریت پرامپت‌های مهندسی‌شده
• 10. استفاده از حافظه در عامل‌های هوشمند برای حفظ سیاق گفتگو
• 11. کار با ابزارهای جانبی و اتصال عامل‌های هوشمند به منابع خارجی
• 12. مفاهیم پایه پایگاه‌های داده برداری و کاربرد آن‌ها
• 13. روش‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از مدل‌های تعبیه
• 14. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در پایگاه‌های داده برداری
• 15. معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید
• 16. بهینه‌سازی فرآیند بازیابی اطلاعات در سیستم‌های هوشمند
• 17. مدیریت اسناد و قطعه‌بندی متن برای سیستم‌های بازیابی
• 18. استفاده از پایگاه‌های داده برداری متن‌باز در پروژه‌ها
• 19. اجرای پرس‌وجوهای معنایی بر روی داده‌های متنی
• 20. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده برداری
• 21. طراحی عامل‌های خودمختار برای انجام وظایف چندمرحله‌ای
• 22. استفاده از ابزارهای جستجوی وب در عامل‌های هوشمند
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات بر اساس دانش اختصاصی
• 24. مدیریت خطا و استثناها در زنجیره‌های هوشمند
• 25. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 26. امنیت در طراحی عامل‌های هوشمند و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 27. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی و مدیریت منابع در پردازش زبان طبیعی
• 28. استفاده از عامل‌های هوشمند در اتوماسیون اداری و سازمانی
• 29. طراحی رابط کاربری برای عامل‌های هوشمند مبتنی بر متن
• 30. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز و نحوه میزبانی آن‌ها
• 31. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 32. تکنیک‌های کاهش توهم در پاسخ‌های تولید شده توسط مدل‌ها
• 33. تجزیه و تحلیل داده‌های استخراج شده توسط عامل‌های هوشمند
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیلگر اسناد حقوقی و فنی
• 35. کاربرد عامل‌های هوشمند در پشتیبانی مشتریان با رعایت حریم خصوصی
• 36. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 37. مدیریت نسخه‌های مدل و پایگاه داده برداری در چرخه عمر پروژه
• 38. آشنایی با استانداردهای اخلاقی و قانونی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک عامل هوشمند برای تحلیل متون علمی فارسی