کتاب طراحی، توسعه و استقرار عامل‌های هوشمند مولد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی، توسعه و استقرار عامل‌های هوشمند مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و عامل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند مولد
• 2. تفاوت عامل‌های هوشمند مولد با سایر سیستم‌های هوش مصنوعی
• 3. معماری عامل‌های هوشمند مولد: یک نمای کلی
• 4. انتخاب مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مناسب برای عامل‌ها
• 5. معرفی فریم‌ورک‌های توسعه عامل‌های هوشمند (LangChain, LlamaIndex و غیره)
• 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای خاص
• 7. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) پیشرفته
• 8. تکنیک‌های زنجیره‌سازی پرامپت
• 9. استفاده از حافظه (Memory) در عامل‌های هوشمند مولد
• 10. مدیریت و بهینه‌سازی حافظه برای عامل‌ها
• 11. پیاده‌سازی ابزارها (Tools) برای عامل‌های هوشمند
• 12. ایجاد ابزارهای سفارشی برای عامل‌ها
• 13. ادغام عامل‌ها با APIهای خارجی
• 14. امنیت عامل‌های هوشمند مولد: چالش‌ها و راهکارها
• 15. جلوگیری از حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 16. مدیریت دسترسی و احراز هویت در عامل‌ها
• 17. استقرار عامل‌های هوشمند مولد در محیط‌های مختلف
• 18. استقرار بر روی سرورهای ابری (AWS, Azure, GCP)
• 19. استقرار بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 20. مانیتورینگ و لاگینگ عامل‌های هوشمند
• 21. عیب‌یابی و رفع اشکال عامل‌ها
• 22. مقیاس‌پذیری عامل‌های هوشمند مولد
• 23. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها برای پاسخگویی سریع‌تر
• 24. ارزیابی و اندازه‌گیری عملکرد عامل‌ها
• 25. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ‌های عامل
• 26. روش‌های تست و اعتبارسنجی عامل‌ها
• 27. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود عامل‌ها (RLHF)
• 28. معماری‌های پیشرفته عامل‌های هوشمند (ReAct, Plan-and-Execute)
• 29. ایجاد عامل‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
• 30. همکاری و تعامل بین عامل‌ها
• 31. مدیریت تعارض در سیستم‌های چندعاملی
• 32. کاربردهای عملی عامل‌های هوشمند مولد در صنایع مختلف
• 33. عامل‌های هوشمند در خدمات مشتری
• 34. عامل‌های هوشمند در اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار (RPA)
• 35. عامل‌های هوشمند در تحلیل داده‌ها و هوش تجاری
• 36. عامل‌های هوشمند در تولید محتوا
• 37. عامل‌های هوشمند در آموزش و پرورش
• 38. رعایت ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوشمند
• 39. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در عامل‌ها
• 40. جلوگیری از سوگیری (Bias) در عامل‌های هوشمند
• 41. آینده عامل‌های هوشمند مولد و روندهای نوظهور
• 42. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 43. ادغام عامل‌ها با واقعیت افزوده و واقعیت مجازی
• 44. استفاده از عامل‌ها در رباتیک
• 45. توسعه عامل‌های هوشمند با قابلیت استدلال و برنامه‌ریزی
• 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در عامل‌های هوشمند
• 47. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای آموزش عامل‌ها
• 48. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با قابلیت یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 49. چالش‌های پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند در مقیاس بزرگ
• 50. استفاده از پایگاه‌های دانش (Knowledge Graphs) در عامل‌ها
• 51. ادغام عامل‌ها با سیستم‌های مدیریت محتوا (CMS)
• 52. توسعه رابط‌های کاربری (UI) برای تعامل با عامل‌ها
• 53. طراحی تجربه‌ی کاربری (UX) برای عامل‌های هوشمند
• 54. استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک بهتر درخواست‌های کاربر
• 55. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems) مبتنی بر عامل‌های هوشمند
• 56. ایجاد عامل‌های هوشمند شخصی‌سازی شده (Personalized Agents)
• 57. استفاده از عامل‌ها برای خودکارسازی وظایف تکراری
• 58. بهینه‌سازی هزینه‌های استقرار و نگهداری عامل‌ها
• 59. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در عامل‌های هوشمند
• 60. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها
• 61. بررسی قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند