دوره راهنمای کاربردی توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از چارچوب Semantic Kernel همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از چارچوب Semantic Kernel

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوشمند و عامل‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین عامل‌های هوشمند در دنیای نرم‌افزار
• 2. آشنایی با ساختار و معماری چارچوب Semantic Kernel
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Semantic Kernel
• 4. کار با مدل‌های زبانی بزرگ در بستر Semantic Kernel
• 5. مفهوم هسته و مدیریت سرویس‌ها در معماری عامل‌های هوشمند
• 6. ایجاد و مدیریت اولین تابع هوشمند در Semantic Kernel
• 7. درک نقش پرامپت‌ها در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 8. استفاده از الگوهای طراحی پرامپت برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 9. مدیریت حافظه و تعامل با داده‌ها در عامل‌های نرم‌افزاری
• 10. مفاهیم پایه در مدل‌های تعبیه متن و بردارسازی اطلاعات
• 11. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع داده محلی
• 12. طراحی و پیاده‌سازی پلاگین‌های اختصاصی در Semantic Kernel
• 13. فراخوانی توابع خارجی و ابزارهای جانبی توسط عامل هوشمند
• 14. مدیریت زنجیره‌سازی توابع و گردش کار در عامل‌های هوشمند
• 15. استفاده از برنامه‌ریزها برای اجرای وظایف پیچیده
• 16. درک مفهوم برنامه‌ریزی خودکار در محیط‌های هوشمند
• 17. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت و امنیت در فراخوانی مدل‌ها
• 18. مدیریت خطا و پایداری در تعامل با سرویس‌های هوش مصنوعی
• 19. کار با کانکتورهای استاندارد در Semantic Kernel
• 20. بهینه‌سازی مصرف توکن و مدیریت هزینه‌های پردازشی
• 21. استفاده از حافظه معنایی برای بهبود پاسخ‌دهی عامل
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 23. بررسی کاربرد عامل‌های هوشمند در اتوماسیون اداری
• 24. طراحی رابط کاربری برای تعامل با عامل‌های هوشمند
• 25. تست و ارزیابی کیفیت خروجی عامل‌های نرم‌افزاری
• 26. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 27. نظارت و لاگ‌برداری از عملکرد عامل‌های هوشمند
• 28. مقیاس‌پذیری سامانه‌های مبتنی بر Semantic Kernel
• 29. ارتقای مدل‌های هوشمند با استفاده از داده‌های اختصاصی
• 30. تلفیق دانش تخصصی در توسعه عامل‌های نرم‌افزاری
• 31. پیاده‌سازی الگوهای پیشرفته در تعاملات چند عاملی
• 32. استفاده از حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در سناریوهای کاربردی
• 33. ارتباط بین عامل‌های هوشمند و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 34. بهینه‌سازی پاسخ‌ها با استفاده از تکنیک‌های پرامپت مهندسی
• 35. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی
• 36. مستندسازی و توسعه پایدار سامانه‌های مبتنی بر AI
• 37. پروژه عملی: طراحی یک عامل هوشمند برای مدیریت اسناد
• 38. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند برای تحلیل متون
• 39. بررسی آینده توسعه عامل‌های هوشمند در صنعت نرم‌افزار ایران
• 40. خلاصه و مسیر یادگیری پیشرفته در توسعه عامل‌های نرم‌افزاری