فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی چندعاملی (Multi-Agent) در بستر Google Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی چندعاملی (Multi-Agent) در بستر Google Cloud

موضوع کلی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوشمند با استفاده از زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی چندعاملی و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. بررسی سرویس‌های ابری گوگل برای پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند
• 3. مبانی و چرخه حیات توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 4. نقش و وظایف عامل‌های هوشمند در سیستم‌های چندعاملی
• 5. معماری سیستم‌های مبتنی بر عامل (Agent-based Systems)
• 6. پیکربندی محیط توسعه و پیش‌نیازهای Google Cloud
• 7. مدیریت هویت و دسترسی در پروژه‌های ابری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 8. کار با Vertex AI برای استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی
• 9. استفاده از مدل‌های Gemini در توسعه عامل‌های هوشمند
• 10. طراحی ساختار حافظه و مدیریت دانش برای عامل‌های هوشمند
• 11. پیاده‌سازی مکانیزم‌های تصمیم‌گیری در سیستم‌های چندعاملی
• 12. طراحی پروتکل‌های ارتباطی میان عامل‌های نرم‌افزاری
• 13. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل داده در پلتفرم ابری
• 14. استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای بازیابی اطلاعات توسط عامل‌ها
• 15. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG در بستر ابری برای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 16. طراحی جریان‌های کاری (Workflows) با استفاده از سرویس‌های Cloud Run
• 17. مدیریت وضعیت و همگام‌سازی در سیستم‌های چندعاملی توزیع‌شده
• 18. بهینه‌سازی توابع فراخوانی (Function Calling) برای تعامل با ابزارهای خارجی
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های نظارتی و پایش عملکرد عامل‌ها
• 20. امنیت در تبادل اطلاعات بین عامل‌های هوشمند و زیرساخت‌های ابری
• 21. تکنیک‌های مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های هوشمند توزیع‌شده
• 22. مقیاس‌پذیری سیستم‌های چندعاملی با استفاده از سرویس‌های ابری
• 23. تست و ارزیابی عملکرد عامل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 24. بهینه‌سازی هزینه‌های مصرفی منابع ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های لاگ‌گیری و تحلیل وقایع در Cloud Logging
• 26. استفاده از سرویس‌های Pub/Sub برای ارتباط ناهمگام بین عامل‌ها
• 27. طراحی رابط کاربری برای تعامل کاربر با سیستم‌های چندعاملی
• 28. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و استقرار مستمر (CI/CD) در هوش مصنوعی
• 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و فنی در توسعه سیستم‌های هوشمند خودمختار
• 30. اصول طراحی سیستم‌های تاب‌آور در برابر حملات سایبری در بستر ابری
• 31. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل دسترسی در سطح API
• 32. یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوشمند با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 33. مدیریت حافظه موقت و دائم در عامل‌های هوشمند
• 34. طراحی سیستم‌های چندعاملی با قابلیت یادگیری تقویتی
• 35. پیاده‌سازی تحلیل‌گرهای متنی برای پردازش ورودی‌های کاربر
• 36. استفاده از سرویس‌های مدیریت کلید برای تامین امنیت داده‌ها
• 37. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در سیستم‌های چندعاملی پیچیده
• 38. ارائه گزارش‌ها و داشبوردهای تحلیلی از عملکرد سیستم
• 39. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی چندعاملی
• 40. استراتژی‌های مهاجرت از محیط توسعه به محیط عملیاتی
• 41. پیاده‌سازی سیستم‌های خودکار برای بازخورد و بهبود مدل‌ها
• 42. مدیریت ظرفیت و منابع محاسباتی در سرویس‌های ابری
• 43. بررسی الگوهای طراحی (Design Patterns) در سیستم‌های چندعاملی
• 44. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 45. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت برای عامل‌های هوشمند
• 46. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های چندعاملی
• 47. استفاده از Cloud Functions برای اجرای منطق‌های پردازشی سبک
• 48. تحلیل و بررسی خروجی‌های عامل‌ها برای اطمینان از صحت محتوا
• 49. توسعه سیستم‌های چندعاملی با تمرکز بر بهره‌وری انرژی و منابع