کتاب طراحی و توسعه عامل‌های هوشمند چندوجهی با استفاده از مدل‌های زبانی متن‌باز با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و توسعه عامل‌های هوشمند چندوجهی با استفاده از مدل‌های زبانی متن‌باز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های ترنسفورمر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترانسفورمر و مکانیسم توجه
• 3. بررسی نقش مدل‌های زبانی در سیستم‌های هوشمند
• 4. معرفی مدل‌های متن‌باز و اهمیت توسعه بومی
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایه پایتون
• 6. توکنایزرها و نحوه پردازش متن در مدل‌های زبانی
• 7. ساختار داخلی لایه‌های رمزگذار و رمزگشا
• 8. آموزش مدل StarCoder و قابلیت‌های برنامه‌نویسی آن
• 9. مفهوم چندوجهی بودن در هوش مصنوعی
• 10. ترکیب داده‌های متنی و تصویری در مدل‌های هوشمند
• 11. طراحی ساختار عامل‌های هوشمند خودمختار
• 12. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در عامل‌های هوشمند
• 13. پیاده‌سازی واسط‌های تعاملی بدون استفاده از کتابخانه‌های واسط
• 14. ارتباط مستقیم با مدل‌های زبانی از طریق APIهای محلی
• 15. توسعه سیستم‌های مدیریت وظایف برای عامل‌های هوشمند
• 16. طراحی ابزارهای جانبی برای تعامل عامل با محیط
• 17. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید کد و اسکریپت
• 18. روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 19. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل برای وظایف تخصصی
• 20. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 21. پیاده‌سازی مکانیزم‌های تصمیم‌گیری در عامل‌های هوشمند
• 22. مدیریت خطا و استثنا در سیستم‌های مبتنی بر مدل زبانی
• 23. امنیت در توسعه عامل‌های هوشمند و جلوگیری از تزریق دستورات
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با هسته زبانی
• 25. طراحی سیستم‌های پاسخگویی مبتنی بر دانش بومی
• 26. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 27. مدیریت جریان کاری عامل‌های هوشمند چندمرحله‌ای
• 28. بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار مدل‌های بزرگ
• 29. آشنایی با استانداردهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در محیط‌های بومی
• 30. روش‌های تست و عیب‌یابی سیستم‌های هوشمند چندوجهی
• 31. مستندسازی و نگهداری کدهای توسعه‌یافته برای عامل‌های هوشمند
• 32. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حقوق کاربر
• 33. توسعه سیستم‌های مدیریت فایل توسط عامل‌های هوشمند
• 34. طراحی رابط کاربری برای عامل‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 35. مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند
• 36. استفاده از تحلیل‌گرهای کد برای بهبود کیفیت خروجی مدل
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های نظارتی برای کنترل رفتار عامل
• 38. روش‌های شخصی‌سازی رفتار عامل بر اساس نیاز کاربر
• 39. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های چندوجهی در مقیاس بزرگ
• 40. چشم‌انداز آینده عامل‌های هوشمند در صنایع داخلی