دوره استفاده از LLMs برای برنامه‌ریزی پیچیده‌ی ربات‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از LLMs برای برنامه‌ریزی پیچیده‌ی ربات‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و مفاهیم پایه‌ای برنامه‌ریزی ربات
• 2. اصول هوش مصنوعی در رباتیک
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای ربات‌ها
• 4. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 7. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 8. شناخت الگو و استخراج اطلاعات با LLMs
• 9. ترجمه ماشینی با LLMs
• 10. خلاصه‌سازی متون با LLMs
• 11. تولید متن خلاقانه با LLMs
• 12. مدل‌سازی زبان برای وظایف خاص
• 13. مفاهیم اساسی رباتیک
• 14. انواع ربات‌ها و کاربردهایشان
• 15. حسگرها و عملگرها در رباتیک
• 16. مکانیک ربات‌ها و دینامیک
• 17. کنترل ربات‌ها
• 18. مسیریابی ربات‌ها
• 19. دید رباتیک و بینایی ماشین
• 20. تلفیق اطلاعات حسگرها
• 21. برنامه‌ریزی حرکت ربات
• 22. مفاهیم پیشرفته برنامه‌ریزی ربات
• 23. برنامه‌ریزی مبتنی بر رویداد
• 24. برنامه‌ریزی مبتنی بر وضعیت
• 25. برنامه‌ریزی با فضای حالت پیچیده
• 26. الگوریتم‌های جستجو در فضای حالت
• 27. جستجوی A* و انواع آن
• 28. جستجوی حریصانه و بهینه
• 29. برنامه‌ریزی مبتنی بر درخت جستجو
• 30. برنامه‌ریزی مبتنی بر احتمالات
• 31. مدل‌های مارکوف پنهان (HMMs)
• 32. یادگیری تقویتی برای ربات‌ها
• 33. مبانی یادگیری تقویتی
• 34. الگوریتم‌های Q-Learning
• 35. Deep Q-Networks (DQN)
• 36. Actor-Critic Methods
• 37. Policy Gradient Methods
• 38. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 39. یادگیری تقویتی با مدل
• 40. کاربرد LLMs در برنامه‌ریزی ربات
• 41. تولید دستورات سطح بالا برای ربات با LLMs
• 42. تفسیر دستورات زبان طبیعی توسط ربات
• 43. ترجمه اهداف ربات به فرمت قابل فهم
• 44. تولید توالی اقدامات برای ربات
• 45. استفاده از LLMs برای یادگیری وظایف جدید
• 46. یادگیری از طریق مثال با LLMs
• 47. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف رباتیک خاص
• 48. مدل‌سازی دانش ربات با LLMs
• 49. مدیریت حافظه و دانش ربات
• 50. مفاهیم برنامه‌ریزی سلسله مراتبی
• 51. برنامه‌ریزی در سطوح انتزاعی
• 52. برنامه‌ریزی در سطوح جزئی
• 53. تلفیق برنامه‌ریزی سلسله مراتبی با LLMs
• 54. برنامه‌ریزی مبتنی بر هدف
• 55. تعریف و تفسیر اهداف پیچیده
• 56. تجزیه اهداف به زیر اهداف
• 57. تولید برنامه اجرایی از اهداف
• 58. کاربرد LLMs در تعامل ربات با انسان
• 59. فهم زبان طبیعی انسان توسط ربات
• 60. پاسخگویی به سوالات انسان در مورد وضعیت ربات
• 61. ارائه گزارش از عملکرد ربات
• 62. مدیریت گفتگو با انسان
• 63. برنامه‌ریزی ربات در محیط‌های پویا
• 64. واکنش به تغییرات محیطی
• 65. پیش‌بینی حرکات عوامل خارجی
• 66. تطبیق برنامه با شرایط متغیر
• 67. کاربرد LLMs در درک و تفسیر صحنه
• 68. توصیف صحنه برای ربات
• 69. شناسایی اشیاء و روابط بین آن‌ها
• 70. تولید توضیحات متنی از صحنه
• 71. برنامه‌ریزی با در نظر گرفتن عدم قطعیت
• 72. مدل‌سازی عدم قطعیت در حسگرها و عملگرها
• 73. تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت
• 74. استفاده از LLMs برای تخمین عدم قطعیت
• 75. برنامه‌ریزی ربات برای وظایف پیچیده در خانه
• 76. برنامه‌ریزی برای نظافت منزل
• 77. برنامه‌ریزی برای کمک در آشپزی
• 78. برنامه‌ریزی برای مراقبت از سالمندان
• 79. برنامه‌ریزی ربات در محیط‌های صنعتی
• 80. بهینه‌سازی خطوط تولید با ربات‌ها
• 81. مونتاژ قطعات با ربات‌ها
• 82. بازرسی کیفیت با ربات‌ها
• 83. برنامه‌ریزی ربات در حوزه پزشکی
• 84. کمک ربات‌ها در جراحی
• 85. ربات‌های توانبخشی
• 86. ربات‌های پرستار
• 87. اخلاق در برنامه‌ریزی ربات‌ها
• 88. مسئولیت‌پذیری ربات‌ها
• 89. شفافیت در تصمیم‌گیری ربات‌ها
• 90. ایمنی در استفاده از ربات‌ها
• 91. آینده برنامه‌ریزی ربات با LLMs
• 92. چالش‌های پیش رو
• 93. فرصت‌های جدید
• 94. توسعه مدل‌های زبانی رباتیک
• 95. ارزیابی عملکرد ربات‌های برنامه‌ریزی شده با LLMs
• 96. روش‌های ارزیابی و محک‌زنی
• 97. سنجه‌های موفقیت در برنامه‌ریزی ربات
• 98. تست و اعتبارسنجی سیستم‌ها
• 99. مباحث تکمیلی در برنامه‌ریزی ربات
• 100. برنامه‌ریزی توزیع شده ربات‌ها