دوره عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع میانی: عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM و چارچوب‌های استدلال آنها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ: ترنسفورمرها
• 4. ترنسفورمرهای اولیه: مدل‌های encoder-decoder
• 5. ترنسفورمرهای پیشرفته: مدل‌های decoder-only و encoder-only
• 6. مدل‌های زبانی بزرگ متن به متن
• 7. مدل‌های زبانی بزرگ متن به کد
• 8. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی
• 9. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: اهداف و روش‌ها
• 10. آموزش پیش‌زمینه (Pre-training)
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 12. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 13. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارهای رایج
• 14. چالش‌های فعلی در مدل‌های زبانی بزرگ: مقیاس، بایاس، توهم
• 15. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents)
• 16. مولفه‌های اصلی عامل‌های هوشمند: ادراک، استدلال، عمل
• 17. انواع عامل‌های هوشمند: عامل‌های واکنشی، مبتنی بر هدف، مبتنی بر مطلوبیت
• 18. عامل‌های مولد (Generative Agents)
• 19. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در عامل‌های هوشمند
• 20. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های استدلال مبتنی بر LLM
• 21. تعریف عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM
• 22. تفاوت عامل‌های سنتی با عامل‌های مبتنی بر LLM
• 23. مزایای استفاده از LLM در عامل‌های هوشمند
• 24. چالش‌های طراحی عامل‌های مبتنی بر LLM
• 25. ارتباط عامل‌های مبتنی بر LLM با مقاله‌ی مرجع
• 26. مرور ساختار کلی عامل‌های مبتنی بر LLM
• 27. چارچوب‌های استدلال: تعریف و اهمیت
• 28. دسته بندی چارچوب‌های استدلال مبتنی بر LLM
• 29. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر زنجیره افکار (Chain-of-Thought)
• 30. تفکر گام به گام (Step-by-step thinking)
• 31. اصول و مبانی Chain-of-Thought
• 32. تکنیک‌های بهبود Chain-of-Thought
• 33. کاربرد Chain-of-Thought در استدلال پیچیده
• 34. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر خود-اصلاحی (Self-Correction)
• 35. مفهوم خود-اصلاحی در عامل‌های LLM
• 36. روش‌های پیاده‌سازی خود-اصلاحی
• 37. ارزیابی و بهبود خروجی با خود-اصلاحی
• 38. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر حافظه (Memory-based Frameworks)
• 39. انواع حافظه در عامل‌های LLM: حافظه کوتاه مدت، بلند مدت
• 40. استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی (External Knowledge Bases)
• 41. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 42. یکپارچه‌سازی حافظه با مدل‌های زبانی بزرگ
• 43. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر ابزار (Tool-use Frameworks)
• 44. ارتباط LLM با ابزارهای خارجی
• 45. دسته‌بندی ابزارها: ماشین حساب، جستجوی وب، API ها
• 46. چگونگی فراخوانی و استفاده از ابزارها توسط LLM
• 47. مدل‌های زبانی بزرگ به عنوان برنامه‌نویس ابزار
• 48. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر جستجوی درخت (Tree Search Frameworks)
• 49. جستجوی درخت در عامل‌های هوشمند
• 50. تطبیق چارچوب‌های جستجوی درخت با LLM
• 51. کاربرد در حل مسائل پیچیده و برنامه‌ریزی
• 52. چارچوب‌های استدلال ترکیبی (Hybrid Frameworks)
• 53. ترکیب رویکردهای مختلف استدلال
• 54. مثال‌هایی از چارچوب‌های ترکیبی
• 55. مزایا و معایب چارچوب‌های ترکیبی
• 56. طراحی عامل‌های هوشمند LLM-محور: گام به گام
• 57. مراحل اولیه طراحی: تعریف مسئله و هدف
• 58. انتخاب معماری مناسب LLM
• 59. انتخاب چارچوب استدلال مناسب
• 60. پیاده‌سازی مولفه‌های ادراکی
• 61. پیاده‌سازی مولفه‌های استدلالی
• 62. پیاده‌سازی مولفه‌های عملیاتی
• 63. مدیریت جریان کار (Workflow Management)
• 64. ارتباط عامل‌ها با یکدیگر: عامل‌های چندگانه
• 65. تعاملات بین عامل‌های LLM-محور
• 66. همکاری و رقابت عامل‌ها
• 67. مدل‌های توزیع شده عامل‌ها
• 68. کاربردها و سناریوهای عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM
• 69. دستیارهای شخصی هوشمند
• 70. اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار
• 71. حل مسائل پیچیده در حوزه‌های علمی
• 72. بازی‌ها و سرگرمی‌های تعاملی
• 73. رباتیک و تعامل انسان و ربات
• 74. سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
• 75. محتوای آموزشی و یادگیری شخصی‌سازی شده
• 76. تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج دانش
• 77. استدلال پزشکی و پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
• 78. سناریوهای کاربردی در تحقیقات علمی
• 79. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در عامل‌های هوشمند
• 80. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
• 81. مسئولیت‌پذیری و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 82. سوگیری (Bias) و عدالت
• 83. تاثیر بر بازار کار و جامعه
• 84. آینده عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM
• 85. پیشرفت‌های آتی در معماری LLM
• 86. نوآوری در چارچوب‌های استدلال
• 87. ادغام با سیستم‌های هوش مصنوعی دیگر
• 88. عامل‌های خودمختار و خود-بهبود
• 89. استانداردسازی و ارزیابی عامل‌ها
• 90. بحث و پرسش و پاسخ
• 91. مرور کلی و جمع‌بندی دوره
• 92. مباحث تکمیلی و منابع بیشتر