دوره طراحی و پیادهسازی عاملهای زبانی پیشرفته با LangGraph همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی عاملهای زبانی پیشرفته با LangGraph
موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرمافزار
موضوع میانی: توسعه عاملهای هوشمند مبتنی بر زبان
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و عاملهای زبانی
- 2. آشنایی با LangGraph و معماری آن
- 3. مفهوم عاملهای هوشمند (Intelligent Agents)
- 4. معماری ReAct برای عاملهای هوشمند
- 5. نصب و راهاندازی محیط LangGraph
- 6. اولین گامها با LangGraph: ساخت یک نمودار ساده
- 7. تعریف گرهها (Nodes) در LangGraph
- 8. اتصال گرهها و تعریف جریان (Edges)
- 9. کار با حالت (State) در LangGraph
- 10. مدیریت حالتهای پیچیده با LangGraph
- 11. مقدمهای بر ابزارهای زبانی (LLMs)
- 12. استفاده از LangChain با LangGraph
- 13. ادغام مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 14. تنظیم دقیق پارامترهای مدلهای زبانی
- 15. مفهوم ابزارها (Tools) برای عاملهای هوشمند
- 16. نحوه تعریف و استفاده از ابزارها
- 17. ساخت ابزارهای سفارشی برای عاملهای زبانی
- 18. مدیریت خطاها در عاملهای هوشمند
- 19. استراتژیهای بازگشت و تلاش مجدد
- 20. پیادهسازی عاملهای مبتنی بر ReAct
- 21. مراحل اجرای الگوریتم ReAct
- 22. مثال عملی: عامل پرسش و پاسخ با ReAct
- 23. توسعه عاملهای چندمرحلهای
- 24. مدیریت حافظه در عاملهای زبانی
- 25. استراتژیهای حافظه کوتاهمدت و بلندمدت
- 26. پیادهسازی عاملهای با قابلیت برنامهریزی
- 27. استفاده از LangGraph برای ارکستراسیون عاملها
- 28. طراحی گردش کار (Workflows) با LangGraph
- 29. انواع نمودارهای LangGraph (کارگردان، حلقوی)
- 30. مدیریت وابستگیها بین گرهها
- 31. بهینهسازی عملکرد عاملهای زبانی
- 32. تست و ارزیابی عاملهای هوشمند
- 33. روشهای مختلف تست عاملها
- 34. دیباگ کردن عاملهای پیچیده
- 35. مقدمهای بر عاملهای واکنشی (Reflective Agents)
- 36. طراحی عاملهای خود-بهبوددهنده
- 37. کار با دادههای خارجی در عاملها
- 38. امنیت در عاملهای هوشمند
- 39. ملاحظات اخلاقی در توسعه عاملهای زبانی
- 40. حریم خصوصی و حفاظت از دادهها
- 41. پیادهسازی عاملها برای وظایف خاص
- 42. عاملهای خلاصهسازی متن
- 43. عاملهای تولید محتوا
- 44. عاملهای تحلیل احساسات
- 45. عاملهای ترجمه ماشینی
- 46. عاملهای پشتیبانی مشتری
- 47. عاملهای برنامهریزی رویداد
- 48. عاملهای جستجوی اطلاعات پیشرفته
- 49. عاملهای تجزیه و تحلیل کد
- 50. عاملهای خودکارسازی وظایف تکراری
- 51. معماریهای پیشرفته عاملهای زبانی
- 52. عاملهای سلسله مراتبی (Hierarchical Agents)
- 53. عاملهای مشارکتی (Collaborative Agents)
- 54. عاملهای با توانایی استدلال چندگانه
- 55. استفاده از LangGraph برای ساخت سیستمهای عامل پیچیده
- 56. مدیریت حالتهای پویا و غیرقابل پیشبینی
- 57. طراحی رابط کاربری برای عاملهای زبانی
- 58. نمایش خروجی عاملها به کاربران
- 59. انتقال دانش بین عاملها
- 60. یادگیری تقویتی در عاملهای زبانی
- 61. کاربرد LangGraph در یادگیری تقویتی
- 62. بهینهسازی عاملها از طریق یادگیری
- 63. مفاهیم پیشرفته در LangGraph
- 64. مدیریت پرداختهای شرطی (Conditional Edges)
- 65. استفاده از قابلیتهای گراف پیشرفته
- 66. مدیریت خطا در سطح گراف
- 67. طراحی عاملهای مقاوم در برابر خطا
- 68. مقدمهای بر عاملهای خود-تکثیر شونده
- 69. ملاحظات امنیتی در عاملهای خود-تکثیر شونده
- 70. پیادهسازی عاملهای با قابلیت یادگیری مداوم
- 71. ملاحظات اخلاقی در عاملهای خود-تکثیر شونده
- 72. طراحی عاملها برای محیطهای توزیع شده
- 73. کار با LangGraph در محیطهای ابری
- 74. بهینهسازی مصرف منابع در عاملها
- 75. مقیاسپذیری عاملهای زبانی
- 76. مقدمهای بر عاملهای با توانایی خود-اصلاحی
- 77. پیادهسازی مکانیزمهای خود-اصلاحی
- 78. ارزیابی عملکرد عاملهای خود-اصلاحی
- 79. ملاحظات امنیتی عاملهای خود-اصلاحی
- 80. آینده عاملهای زبانی پیشرفته
- 81. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی عاملها
- 82. چالشهای پیش رو در توسعه عاملها
- 83. کاربرد عاملهای زبانی در صنایع مختلف
- 84. مطالعات موردی موفق از عاملهای زبانی
- 85. درسهای آموخته شده از پروژههای عامل زبانی
- 86. اصول طراحی عاملهای مسئولیتپذیر
- 87. توسعه عاملهای سازگار با قوانین و مقررات
- 88. جمعبندی و گامهای بعدی در توسعه عاملها
- 89. ساخت یک عامل زبانی پیشرفته با LangGraph (پروژه نهایی)
- 90. تحلیل نیازمندیهای پروژه نهایی
- 91. طراحی معماری عامل پروژه نهایی
- 92. پیادهسازی گرهها و جریانهای عامل
- 93. ادغام ابزارها و مدلهای زبانی
- 94. مدیریت حالت و حافظه عامل
- 95. تست و ارزیابی عامل نهایی
- 96. بهینهسازی نهایی عامل
- 97. مستندسازی پروژه نهایی
- 98. ارائه پروژه نهایی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.