کتاب طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند نرم‌افزاری با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند نرم‌افزاری با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین اطلاعات

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین عامل‌های هوشمند نرم‌افزاری
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ از ترنسفورمرها تا امروز
• 3. معماری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. نقش مدل‌های زبانی در توسعه سیستم‌های خودکار
• 5. بررسی استانداردهای اخلاقی و الزامات قانونی در توسعه هوش مصنوعی
• 6. آشنایی با محیط‌های توسعه و ابزارهای برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• 7. نحوه اتصال به مدل‌های زبانی از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی
• 8. اصول طراحی و مهندسی دستورات برای بهبود عملکرد مدل
• 9. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی دستور برای عامل‌های هوشمند
• 10. مدیریت حافظه در عامل‌های هوشمند و ذخیره‌سازی تاریخچه تعاملات
• 11. مفاهیم پایه حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در معماری عامل‌ها
• 12. استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای بازیابی اطلاعات زمینه‌ای
• 13. معماری بازیابی افزوده (RAG) در سیستم‌های هوشمند
• 14. بهینه‌سازی فرایند بازیابی اسناد برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 15. طراحی ساختار تفکر و استدلال در عامل‌های هوشمند
• 16. به کارگیری زنجیره تفکر برای حل مسائل پیچیده
• 17. تکنیک‌های تجزیه وظایف بزرگ به زیرمجموعه‌های قابل اجرا
• 18. طراحی ابزارها و توابع برای تعامل عامل با محیط خارج
• 19. اتصال عامل‌های هوشمند به موتورهای جستجو و منابع داده آنلاین
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیر مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 21. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشت در اجرای دستورات
• 22. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند و معیارهای سنجش دقت
• 23. روش‌های تست و عیب‌یابی عامل‌های نرم‌افزاری
• 24. امنیت در توسعه سیستم‌های هوشمند و جلوگیری از تزریق دستورات مخرب
• 25. حفاظت از داده‌های کاربران و رعایت حریم خصوصی در سیستم‌های ابری
• 26. طراحی واسط کاربری برای تعامل انسان و عامل هوشمند
• 27. یکپارچه‌سازی عامل‌های هوشمند با نرم‌افزارهای سازمانی
• 28. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای بهبود مدل
• 29. استقرار عامل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی و سرورها
• 30. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند و مدیریت بار کاری
• 31. بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌های پردازشی مدل
• 32. بررسی الگوهای طراحی برای عامل‌های چندگانه و تعاملی
• 33. ارتباط و همکاری بین عامل‌های هوشمند برای حل مسائل توزیع‌شده
• 34. شخصی‌سازی عامل‌ها بر اساس نیازهای تخصصی کاربر
• 35. کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های متنی و گزارش‌گیری
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبانی هوشمند مبتنی بر دانش سازمانی
• 37. نقش عامل‌های هوشمند در اتوماسیون فرایندهای اداری و مدیریتی
• 38. آینده فناوری‌های هوشمند و مسیر توسعه بومی در کشور
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک عامل هوشمند برای مدیریت دانش تخصصی