دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های هوشمند تصمیم‌گیر و عامل‌های خودمختار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین عامل‌های هوشمند
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند تصمیم‌گیر
• 3. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 4. آشنایی با چرخه‌های ادراک و کنش در عامل‌های خودمختار
• 5. پروتکل‌های طراحی عامل‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 6. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود استدلال مدل
• 7. استفاده از حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در مدل‌های زبانی
• 8. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با ابزارهای خارجی
• 9. مدیریت و کنترل جریان کار در سیستم‌های عامل‌محور
• 10. مبانی استدلال منطقی و حل مسئله در هوش مصنوعی
• 11. استفاده از چارچوب‌های برنامه‌نویسی عامل (Frameworks)
• 12. روش‌های ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
• 13. تکنیک‌های زنجیره‌سازی فکر در فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 14. مدیریت دانش و پایگاه‌های داده برداری در سیستم‌های هوشمند
• 15. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی مبتنی بر بازیابی اطلاعات
• 16. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف تخصصی
• 17. ملاحظات اخلاقی و انطباق با چارچوب‌های قانونی در سیستم‌های خودکار
• 18. امنیت و پایداری در سیستم‌های تصمیم‌گیر مبتنی بر یادگیری ماشین
• 19. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشت در عامل‌های هوشمند
• 20. بهینه‌سازی پاسخ‌ها برای کاهش توهم مدل‌های زبانی
• 21. شبیه‌سازی محیط‌های تصمیم‌گیری برای آموزش عامل‌ها
• 22. طراحی سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
• 23. هماهنگی و تعامل میان عامل‌های هوشمند
• 24. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بهبود تصمیم‌گیری عامل‌ها
• 25. مدل‌سازی ترجیحات کاربر در سیستم‌های هوشمند
• 26. استفاده از ابزارهای تحلیل داده در پشتیبانی از تصمیم‌گیری
• 27. نظارت انسانی بر سیستم‌های خودکار تصمیم‌گیر
• 28. پیاده‌سازی واسط‌های کاربری برای تعامل با عامل‌های هوشمند
• 29. مطالعه موردی طراحی عامل هوشمند در خدمات اداری
• 30. مطالعه موردی طراحی عامل هوشمند در تحلیل داده‌های صنعتی
• 31. آینده‌پژوهی و مسیرهای توسعه هوش مصنوعی بومی در کشور