دوره راهنمای عملی پیاده‌سازی و استقرار ایجنت‌های هوشمند در پلتفرم‌های ابری (Vertex AI) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی پیاده‌سازی و استقرار ایجنت‌های هوشمند در پلتفرم‌های ابری (Vertex AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین پردازش داده

موضوع میانی: توسعه و استقرار سامانه‌های هوشمند بر بستر ابر (Cloud-based AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین ایجنت‌های هوشمند در رایانش ابری
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر Vertex AI
• 3. آشنایی با محیط توسعه و کنسول پلتفرم گوگل کلاود
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. انتخاب و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ برای ایجنت‌ها
• 7. مبانی طراحی و مهندسی پرامپت در ایجنت‌های مبتنی بر ابر
• 8. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در ایجنت‌ها
• 9. استفاده از ابزارهای جستجوی معنایی و پایگاه داده‌های برداری
• 10. فراخوانی توابع و اتصال ایجنت به سرویس‌های خارجی
• 11. طراحی معماری جریان گفتگو در ایجنت‌های هوشمند
• 12. مدیریت وضعیت و حفظ پیوستگی در تعامل با کاربر
• 13. یکپارچه‌سازی ایجنت با رابط‌های کاربری وب و موبایل
• 14. استقرار ایجنت در محیط‌های ایزوله ابری
• 15. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
• 16. مبانی پیاده‌سازی سیستم‌های RAG در پلتفرم Vertex AI
• 17. ارزیابی عملکرد ایجنت با استفاده از معیارهای دقت و صحت
• 18. پایش و نظارت بر لاگ‌های سیستم و تحلیل خطاها
• 19. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 20. تکنیک‌های تست و عیب‌یابی ایجنت در محیط توسعه
• 21. استفاده از قابلیت‌های هوشمند برای تحلیل داده‌های متنی
• 22. مدیریت نسخه‌بندی ایجنت‌ها و استقرار تدریجی
• 23. به‌کارگیری متدهای احراز هویت امن در ارتباطات API
• 24. مقیاس‌پذیری زیرساخت هوشمند برای پاسخگویی به درخواست‌های انبوه
• 25. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی ایجنت‌های ابری
• 26. استفاده از محیط‌های کانتینری برای مدیریت ایجنت‌ها
• 27. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ذخیره‌سازی داده توزیع‌شده
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشتی و مدیریت خطا در ایجنت
• 29. آموزش مدل‌های اختصاصی با استفاده از داده‌های سازمانی
• 30. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل و بازآموزی ایجنت
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های لاگ‌گیری متمرکز مطابق با استانداردهای نظارتی
• 32. مدیریت ترافیک و توزیع بار در سامانه‌های هوشمند ابری
• 33. ایمن‌سازی نقاط پایانی API با استفاده از گیت‌وی‌های ابری
• 34. توسعه ایجنت‌های چندزبانه با پشتیبانی از زبان فارسی
• 35. مستندسازی فنی و گزارش‌گیری از عملکرد سیستم‌های هوشمند
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های بومی در توسعه ایجنت‌ها
• 37. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک ایجنت هوشمند سازمانی در بستر ابر