دوره توسعهٔ عامل‌های هوشمند با استفاده از Claude و Python همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعهٔ عامل‌های هوشمند با استفاده از Claude و Python

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
• 6. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 7. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 12. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 13. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 14. مدل‌سازی زبان
• 15. کلمات کلیدی و استخراج اطلاعات
• 16. تحلیل احساسات
• 17. طبقه‌بندی متن
• 18. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 19. خلاصه‌سازی متن
• 20. ترجمه ماشینی
• 21. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. معماری ترنسفورمر برای LLMs
• 23. مفاهیم کلیدی در LLMs: توجه، رمزگذار، رمزگشا
• 24. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 25. ارزیابی LLMs
• 26. مقدمه‌ای بر Claude API
• 27. نصب و پیکربندی Claude
• 28. ارسال درخواست به Claude
• 29. پارامترهای درخواست Claude
• 30. مدیریت پاسخ‌های Claude
• 31. کار با ورودی‌های متنی در Claude
• 32. کار با ورودی‌های کد در Claude
• 33. کار با ورودی‌های صوتی در Claude
• 34. کار با ورودی‌های تصویری در Claude
• 35. مفهوم عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents)
• 36. طراحی عامل‌های هوشمند
• 37. معماری عامل‌های هوشمند
• 38. مدل‌های عامل‌های هوشمند
• 39. برنامه‌ریزی در عامل‌های هوشمند
• 40. یادگیری در عامل‌های هوشمند
• 41. تصمیم‌گیری در عامل‌های هوشمند
• 42. استدلال در عامل‌های هوشمند
• 43. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
• 44. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 45. شفافیت و توضیح‌پذیری هوش مصنوعی
• 46. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 47. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با Python
• 48. کتابخانه‌های Python برای هوش مصنوعی
• 49. کتابخانه `transformers`
• 50. کتابخانه `langchain`
• 51. کتابخانه `openai` (برای درک مفاهیم مشابه)
• 52. یکپارچه‌سازی Claude با Python
• 53. ایجاد یک عامل پرسش و پاسخ ساده
• 54. ساخت یک عامل خلاصه‌ساز متن
• 55. توسعه یک عامل تحلیل احساسات
• 56. پیاده‌سازی یک عامل تولید محتوا
• 57. ساخت عامل‌های مکالمه‌ای
• 58. مدیریت تاریخچه مکالمه
• 59. استفاده از ابزارها توسط عامل‌ها
• 60. طراحی عامل‌های چندوجهی
• 61. کار با داده‌های ساختاریافته
• 62. کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 63. کار با داده‌های بدون ساختار
• 64. تکنیک‌های بهینه‌سازی عامل‌ها
• 65. مقیاس‌پذیری عامل‌های هوشمند
• 66. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
• 67. تست و اشکال‌زدایی عامل‌ها
• 68. استقرار عامل‌های هوشمند
• 69. نظارت بر عامل‌های هوشمند
• 70. به‌روزرسانی و نگهداری عامل‌ها
• 71. ملاحظات امنیتی در توسعه عامل‌ها
• 72. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 73. چارچوب‌های اخلاقی برای هوش مصنوعی در ایران
• 74. کاربرد عامل‌های هوشمند در صنایع مختلف
• 75. عامل‌های هوشمند در خدمات مشتری
• 76. عامل‌های هوشمند در آموزش
• 77. عامل‌های هوشمند در سلامت
• 78. عامل‌های هوشمند در مالی
• 79. عامل‌های هوشمند در تولید
• 80. مباحث پیشرفته در عامل‌های هوشمند
• 81. عامل‌های هوشمند مبتنی بر دانش
• 82. عامل‌های هوشمند مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 83. یادگیری عمیق در عامل‌های هوشمند
• 84. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 85. تولید زبان طبیعی
• 86. فهم زبان طبیعی
• 87. مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی
• 88. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
• 89. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
• 90. کار با Graph Neural Networks (GNNs)
• 91. پردازش ویدئو با هوش مصنوعی
• 92. پردازش صدا با هوش مصنوعی
• 93. تشخیص اشیاء و تحلیل تصویر
• 94. توسعه عامل‌های هوشمند تعاملی
• 95. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 96. ساخت مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 97. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 98. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی مولد
• 99. آینده عامل‌های هوشمند و هوش مصنوعی
• 100. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده