دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند سازمانی با استفاده از مدل‌های Claude و بستر Mosaic AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند سازمانی با استفاده از مدل‌های Claude و بستر Mosaic AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های هوشمند و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری عامل‌های هوشمند در سازمان
• 2. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در اتوماسیون فرآیندهای سازمانی
• 3. آشنایی با قابلیت‌های مدل‌های خانواده Claude
• 4. معرفی پلتفرم Databricks Mosaic AI برای توسعه هوش مصنوعی
• 5. تنظیم محیط توسعه و دسترسی به APIهای مدل‌های هوشمند
• 6. مفاهیم پایه در طراحی عامل‌های خودمختار و نیمه‌خودمختار
• 7. استراتژی‌های مهندسی پرامپت برای بهبود عملکرد مدل
• 8. تکنیک‌های زنجیره تفکر در سیستم‌های تصمیم‌گیر
• 9. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در عامل‌های هوشمند
• 10. چارچوب‌های کاری برای یکپارچه‌سازی مدل با ابزارهای سازمانی
• 11. پیاده‌سازی الگوی RAG برای دسترسی عامل به دانش تخصصی سازمان
• 12. روش‌های پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های متنی سازمان
• 13. بهینه‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای جستجوی معنایی
• 14. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات در بستر Mosaic AI
• 15. ارزیابی دقت و صحت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 16. طراحی سیستم‌های پایش و نظارت بر عملکرد عامل‌ها
• 17. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی سازمانی
• 18. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در پیاده‌سازی‌های ابری
• 19. تکنیک‌های کاهش توهم و افزایش قابلیت اعتماد مدل
• 20. پیاده‌سازی توابع فراخوانی ابزار توسط عامل‌های هوشمند
• 21. استفاده از مدل‌های Claude برای تحلیل اسناد فنی و اداری
• 22. اتوماسیون گردش کار با استفاده از عامل‌های چندگانه
• 23. طراحی واسط‌های برنامه‌نویسی برای تعامل سیستم‌های داخلی با مدل
• 24. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی در استقرار سیستم‌های هوشمند
• 25. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 26. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 27. استفاده از ابزارهای نظارتی Mosaic AI برای تحلیل لاگ‌ها
• 28. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای گزارش‌دهی سازمانی
• 29. آموزش مدل‌های اختصاصی با استفاده از داده‌های بومی سازمان
• 30. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل برای حوزه‌های تخصصی
• 31. استقرار و مدیریت چرخه عمر مدل در محیط عملیاتی
• 32. پیاده‌سازی سیستم‌های بازخورد انسانی برای بهبود مستمر مدل
• 33. طراحی سناریوهای کاربردی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیران
• 34. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
• 35. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 36. تدوین دستورالعمل‌های استفاده ایمن از عامل‌های هوشمند
• 37. آینده سیستم‌های هوشمند در تحول دیجیتال سازمان‌ها
• 38. پروژه نهایی: طراحی یک عامل هوشمند تحلیلگر اسناد سازمانی