کتاب طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر با استفاده از پلتفرم‌های NVIDIA و DataRobot با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر با استفاده از پلتفرم‌های NVIDIA و DataRobot

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مهندسی و توسعه سامانه‌های هوشمند مبتنی بر عامل (AI Agents)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی عامل‌محور و نقش آن در تحول دیجیتال
• 2. معماری سامانه‌های هوشمند مبتنی بر عامل
• 3. بررسی چرخه‌حیات توسعه هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 4. آشنایی با اکوسیستم سخت‌افزاری و نرم‌افزاری NVIDIA برای هوش مصنوعی
• 5. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در توسعه عامل‌های هوشمند
• 6. مفاهیم پردازش موازی و نقش GPU در مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی
• 7. معرفی پلتفرم DataRobot برای مدیریت چرخه عمر هوش مصنوعی
• 8. اتصال عامل‌های هوشمند به منابع داده سازمانی
• 9. طراحی ساختار حافظه و مدیریت دانش در عامل‌های هوشمند
• 10. روش‌های مهندسی پرامپت برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی
• 11. به‌کارگیری چارچوب NVIDIA NeMo برای شخصی‌سازی مدل‌ها
• 12. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با فرآیندهای کسب‌وکار
• 13. استقرار عامل‌های هوشمند در محیط‌های ابری و محلی
• 14. امنیت و حریم خصوصی در طراحی سامانه‌های هوشمند سازمانی
• 15. روش‌های ارزیابی و پایش عملکرد عامل‌های هوشمند
• 16. بهینه‌سازی مصرف منابع در سامانه‌های هوشمند مقیاس‌پذیر
• 17. استفاده از ابزارهای DataRobot برای خودکارسازی یادگیری ماشین
• 18. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازخورد در مدل‌های هوشمند
• 19. طراحی رابط کاربری برای تعامل انسان و عامل هوشمند
• 20. پیاده‌سازی معماری‌های چندعاملی برای حل مسائل پیچیده
• 21. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 22. مدیریت نسخه‌بندی و کنترل کیفیت در مدل‌های هوشمند
• 23. مقیاس‌پذیری سامانه‌ها با استفاده از کانتینرها و Kubernetes
• 24. شبیه‌سازی و تست عامل‌های هوشمند در محیط‌های مجازی
• 25. استانداردهای اخلاق و حکمرانی هوش مصنوعی در نظام جمهوری اسلامی ایران
• 26. بهینه‌سازی اجرای مدل‌ها با استفاده از TensorRT
• 27. تجزیه و تحلیل داده‌های عملکردی برای بهبود مستمر عامل‌ها
• 28. توسعه کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی
• 29. استفاده از جریان‌های کاری خودکار در پلتفرم DataRobot
• 30. اصول نگهداری و بروزرسانی سامانه‌های هوشمند در مقیاس بزرگ
• 31. راهکارهای افزایش پایداری و تاب‌آوری در سامانه‌های هوشمند
• 32. پروژه عملی: طراحی یک عامل هوشمند برای مدیریت خدمات سازمانی
• 33. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل‌های هوشمند
• 34. آینده فناوری‌های هوشمند و رویکردهای نوین توسعه در کشور