کتاب راهنمای کاربردی توسعه هوش مصنوعی سازمانی با استفاده از Semantic Kernel با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه هوش مصنوعی سازمانی با استفاده از Semantic Kernel

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه Semantic Kernel و معماری آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Semantic Kernel
  • 4. درک ساختار Kernel در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 5. مدیریت اتصال به سرویس‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
  • 6. آشنایی با مفهوم Prompt و مهندسی دستورات در محیط سازمانی
  • 7. ساختاردهی به دستورات با استفاده از Semantic Functions
  • 8. کاربرد Native Functions در توسعه افزونه‌های اختصاصی
  • 9. تلفیق توابع بومی و توابع معنایی در یک پروژه واحد
  • 10. آشنایی با مفهوم Plugins و نحوه سازماندهی قابلیت‌ها
  • 11. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی با استفاده از Memory Abstractions
  • 12. پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای جستجوی معنایی
  • 13. استفاده از Embeddings جهت تحلیل متون سازمانی
  • 14. طراحی و پیاده‌سازی زنجیره‌های عملیاتی با استفاده از Planner
  • 15. بررسی انواع Planner در Semantic Kernel و کاربرد هرکدام
  • 16. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها با استفاده از Prompt Templates
  • 17. اعمال محدودیت و امنیت در فراخوانی مدل‌های زبانی
  • 18. بهینه‌سازی مصرف توکن و مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های سازمانی
  • 19. تکنیک‌های مهندسی دستور برای کاهش خطاهای مدل
  • 20. ارزیابی دقت خروجی‌های مدل در سناریوهای تجاری
  • 21. استفاده از فیلترها برای نظارت بر محتوای تولید شده
  • 22. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر مستندات سازمانی
  • 23. اتصال مدل‌های زبانی به منابع داده داخلی با رعایت حریم خصوصی
  • 24. طراحی رابط کاربری هوشمند با تکیه بر قابلیت‌های Semantic Kernel
  • 25. مدیریت نشست‌ها و حافظه کوتاه‌مدت در تعاملات کاربر
  • 26. بررسی الگوهای طراحی برای سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 27. تست و عیب‌یابی توابع معنایی در محیط توسعه
  • 28. استقرار و انتشار برنامه‌های مبتنی بر Semantic Kernel
  • 29. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در سازمان
  • 30. آموزش نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی در سیستم‌های عملیاتی
  • 31. پروژه عملی: طراحی یک دستیار هوشمند برای فرآیندهای اداری
  • 32. پروژه عملی: پیاده‌سازی سامانه تحلیل خودکار گزارش‌های متنی
تگ‌ها: LLM Semantic Kernel برنامه‌نویسی هوش مصنوعی توسعه نرم‌افزار توسعه‌دهندگان نرم‌افزار مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی سازمانی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.