فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از TypeScript و Node.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از TypeScript و Node.js

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه هوش مصنوعی و سامانه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین عامل‌های هوشمند در محیط Node.js
• 2. آشنایی با ابزارهای توسعه و محیط TypeScript برای هوش مصنوعی
• 3. مدیریت چرخه‌ی حیات و معماری عامل‌های هوشمند
• 4. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد و رسمی برای ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. طراحی و پیاده‌سازی ساختار داده‌ای عامل‌های هوشمند
• 7. مدیریت حافظه و نگهداری سوابق گفتگو در عامل‌های هوشمند
• 8. پیاده‌سازی مکانیزم‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر منطق در عامل‌ها
• 9. یکپارچه‌سازی ابزارهای جانبی و فراخوانی توابع توسط عامل
• 10. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد علمی
• 11. کاربرد پایگاه‌داده‌های برداری برای جستجوی معنایی
• 12. پیاده‌سازی تکنیک‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده
• 13. مدیریت خطا و استثناها در تعامل با مدل‌های زبانی
• 14. بهینه‌سازی پاسخ‌های تولید شده توسط عامل هوشمند
• 15. امنیت در توسعه عامل‌های هوشمند و حفاظت از داده‌ها
• 16. اعتبارسنجی ورودی‌ها و خروجی‌های عامل هوشمند
• 17. طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های کاری خودکار
• 18. استفاده از الگوهای طراحی نرم‌افزار در توسعه عامل‌ها
• 19. پیاده‌سازی عامل‌های چندگانه و تعامل بین آن‌ها
• 20. مدیریت وضعیت و همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
• 21. پیاده‌سازی واسط‌های کاربری برای تعامل با عامل‌های هوشمند
• 22. تست و ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
• 23. اصول بهینه‌سازی مصرف منابع در برنامه‌های Node.js
• 24. استقرار و نگهداری عامل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 25. نظارت بر عملکرد و تحلیل لاگ‌های عامل هوشمند
• 26. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 27. رعایت استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 28. کاربرد عامل‌های هوشمند در سامانه‌های مدیریت دانش
• 29. به‌کارگیری عامل‌ها در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های گزارش‌دهی هوشمند
• 31. توسعه عامل‌های هوشمند برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 32. مدیریت محدودیت‌های توکن در مدل‌های زبانی
• 33. به‌کارگیری تکنیک‌های Prompt Engineering در کدنویسی
• 34. توسعه سیستم‌های پیشنهاددهنده بر پایه هوش مصنوعی
• 35. مستندسازی فنی پروژه‌های مبتنی بر عامل‌های هوشمند
• 36. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 37. استفاده از معماری میکروسرویس در سامانه‌های هوشمند
• 38. امنیت در تبادل اطلاعات بین عامل و کاربر
• 39. ارتقای دقت عامل با استفاده از داده‌های تخصصی
• 40. آینده‌پژوهی و مسیرهای توسعه عامل‌های هوشمند در صنعت نرم‌افزار