فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی، تکنیک بازیابی اطلاعات (RAG) و گراف‌های دانش

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی، تکنیک بازیابی اطلاعات (RAG) و گراف‌های دانش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 2. آشنایی با مفاهیم عامل‌های هوشمند و خودمختاری در سیستم‌ها
• 3. نقش مدل‌های زبانی در درک و تولید متن تخصصی
• 4. بررسی قابلیت‌های استدلال و تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی
• 5. مقدمه‌ای بر معماری سیستم‌های مبتنی بر عامل
• 6. اصول طراحی زنجیره فکر در مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 8. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای ورودی‌های مدل
• 9. مفاهیم پایه بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید (RAG)
• 10. اجزای اصلی سیستم‌های RAG در محیط‌های سازمانی
• 11. انتخاب و ارزیابی پایگاه‌های داده برداری
• 12. روش‌های تبدیل متن به بردار و فضای نهفته
• 13. استراتژی‌های قطعه‌بندی اسناد برای بازیابی بهینه
• 14. تکنیک‌های جستجوی معنایی و شباهت کسینوسی
• 15. بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات با استفاده از رتبه‌بندی مجدد
• 16. ترکیب گراف‌های دانش با مدل‌های زبانی برای افزایش دقت
• 17. ساختار داده‌های گراف و مدل‌سازی روابط دانش
• 18. استخراج موجودیت‌ها و روابط از متون غیرساختاریافته
• 19. یکپارچه‌سازی گراف دانش با بردارها برای بازیابی ترکیبی
• 20. طراحی ابزارهای هوشمند و اتصال به سرویس‌های خارجی
• 21. کاربرد توابع و فراخوانی ابزار در عامل‌های هوشمند
• 22. مدیریت حافظه در عامل‌های هوشمند و تاریخچه گفتگو
• 23. استفاده از حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در تعاملات
• 24. طراحی سیستم‌های چندعاملی و همکاری بین عامل‌ها
• 25. اصول برنامه‌ریزی و تجزیه وظایف پیچیده در عامل‌ها
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در محیط‌های عملیاتی
• 27. معیارهای سنجش دقت بازیابی در سیستم‌های RAG
• 28. روش‌های کاهش توهم در پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 29. بهینه‌سازی دستورات برای افزایش کیفیت خروجی
• 30. استفاده از چارچوب‌های متن‌باز برای توسعه عامل‌ها
• 31. پیاده‌سازی گردش کارهای خودکار با استفاده از مدل‌های زبانی
• 32. امنیت در طراحی عامل‌های هوشمند و حفاظت از داده‌ها
• 33. ملاحظات اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 34. حریم خصوصی و مدیریت دسترسی در سیستم‌های مبتنی بر دانش
• 35. مانیتورینگ و پایش عملکرد عامل‌ها در محیط عملیاتی
• 36. رفع خطا و دیباگ کردن زنجیره‌های استدلال
• 37. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند برای کاربردهای سازمانی
• 38. به‌روزرسانی دانش عامل‌ها در محیط‌های پویا
• 39. ارائه خروجی‌های ساختاریافته و تعامل با سیستم‌های پایگاه داده
• 40. استفاده از مدل‌های زبانی کوچک برای کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 41. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های RAG
• 42. طراحی رابط کاربری برای تعامل با عامل‌های هوشمند
• 43. تجزیه و تحلیل بازخورد کاربران برای بهبود مدل
• 44. روش‌های یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی در عامل‌ها
• 45. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر اسناد تخصصی
• 46. تلفیق دانش تخصصی سازمانی در گراف‌های دانش
• 47. مدیریت نسخه‌های مدل و داده‌های دانش
• 48. بررسی آینده هوش مصنوعی عامل‌محور در صنعت
• 49. پروژه نهایی طراحی یک عامل هوشمند سازمانی