کتاب صوتی ارکستراسیون هوشمند مدل‌های زبانی: ساخت سیستم‌های چندعاملی بهینه با کنترل بودجه و یادگیری تقویتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارکستراسیون هوشمند مدل‌های زبانی: ساخت سیستم‌های چندعاملی بهینه با کنترل بودجه و یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد

موضوع میانی: سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 3. معماری‌های رایج LLM: Transformer و انواع آن
• 4. آموزش LLM: داده‌ها، محاسبات و ملاحظات اخلاقی
• 5. کاربردهای LLM در زمینه‌های مختلف
• 6. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
• 7. مفاهیم پایه عامل، محیط و تعامل در سیستم‌های چندعاملی
• 8. انواع معماری‌های سیستم چندعاملی
• 9. کاربردهای سیستم‌های چندعاملی
• 10. مزایا و چالش‌های استفاده از سیستم‌های چندعاملی
• 11. ادغام LLM با سیستم‌های چندعاملی: رویکردها و معماری‌ها
• 12. معماری متمرکز (Centralized) در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 13. معماری توزیع‌شده (Decentralized) در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 14. مزایا و معایب معماری‌های متمرکز و توزیع‌شده
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 16. مفاهیم پایه: عامل، محیط، کنش، پاداش و سیاست
• 17. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning, SARSA
• 18. الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی: Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient
• 19. تابع ارزش (Value Function) و تخمین آن
• 20. اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation) در یادگیری تقویتی
• 21. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 22. فرمول‌بندی مسئله کنترل سیستم چندعاملی به عنوان یک مسئله یادگیری تقویتی
• 23. تعریف فضای حالت (State Space)
• 24. تعریف فضای کنش (Action Space)
• 25. تعریف تابع پاداش (Reward Function)
• 26. طراحی پاداش‌های مناسب برای بهینه‌سازی عملکرد و بودجه
• 27. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب برای سیستم چندعاملی
• 28. پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم چندعاملی
• 29. ارزیابی عملکرد سیستم کنترل‌شده با یادگیری تقویتی
• 30. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 31. دقت (Accuracy) و صحت (Precision)
• 32. فراخوان (Recall) و امتیاز F1
• 33. هزینه محاسباتی (Computational Cost) و زمان پاسخ (Response Time)
• 34. رضایت کاربر (User Satisfaction) و نرخ تکمیل وظیفه (Task Completion Rate)
• 35. بهینه‌سازی بودجه در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 36. مدیریت منابع محاسباتی (Computational Resources)
• 37. تخصیص بودجه به عوامل مختلف در سیستم
• 38. تراکنش (Trade-off) بین عملکرد و هزینه
• 39. استراتژی‌های کاهش هزینه بدون افت کیفیت
• 40. فشرده‌سازی مدل (Model Compression) و کمینه‌سازی (Quantization)
• 41. استفاده از LLMهای کوچکتر و کارآمدتر
• 42. بهینه‌سازی درخواست‌ها (Prompt Engineering)
• 43. کنترل زمان محاسباتی (Computational Time)
• 44. مقدمه‌ای بر مهندسی سریع (Prompt Engineering)
• 45. تکنیک‌های اصلی مهندسی سریع
• 46. تاثیر مهندسی سریع بر عملکرد LLM
• 47. مهندسی سریع برای کنترل رفتار عوامل در سیستم چندعاملی
• 48. مهندسی سریع برای کاهش هزینه و بهبود سرعت
• 49. شبیه‌سازی و محیط‌های آزمایشی برای سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 50. ایجاد محیط‌های شبیه‌سازی برای آزمایش و توسعه
• 51. استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی موجود
• 52. طراحی سناریوهای مختلف برای ارزیابی سیستم
• 53. جمع‌آوری داده‌های آموزشی از محیط شبیه‌سازی
• 54. انتقال یادگیری (Transfer Learning) از شبیه‌سازی به محیط واقعی
• 55. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم چندعاملی
• 56. DQN در مقابل Policy Gradient
• 57. مقایسه عملکرد، پایداری و پیچیدگی
• 58. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ویژگی‌های مسئله
• 59. بررسی تاثیر پارامترهای مختلف یادگیری تقویتی بر عملکرد سیستم
• 60. نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 61. ضریب تخفیف (Discount Factor)
• 62. اندازه دسته (Batch Size)
• 63. کاوش و بهره‌برداری (Exploration-Exploitation)
• 64. تنظیم پارامترها برای دستیابی به بهترین عملکرد
• 65. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته برای سیستم‌های چندعاملی
• 66. درک زبان طبیعی (NLU)
• 67. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 68. مدیریت دیالوگ (Dialogue Management)
• 69. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 70. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 71. استفاده از حافظه در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 72. حافظه کوتاه مدت (Short-Term Memory)
• 73. حافظه بلند مدت (Long-Term Memory)
• 74. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 75. مدیریت و بازیابی اطلاعات از حافظه
• 76. بهبود عملکرد سیستم با استفاده از حافظه
• 77. تعامل بین عوامل در سیستم چندعاملی
• 78. استراتژی‌های ارتباطی بین عوامل
• 79. همکاری و رقابت بین عوامل
• 80. حل مسئله به صورت توزیع‌شده
• 81. مدیریت تضاد (Conflict Resolution)
• 82. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 83. حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 84. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
• 85. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
• 86. مبارزه با بایاس (Bias) و تبعیض
• 87. تضمین شفافیت و مسئولیت‌پذیری
• 88. تشخیص محتوای جعلی (Fake Content Detection)
• 89. مبانی ارزیابی مدل‌های زبانی و معیارهای کلیدی
• 90. آشنایی با مفاهیم پیچیدگی محاسباتی و کارایی انرژی
• 91. تکنیک‌های کاهش اندازه مدل و تسریع استنتاج
• 92. بررسی موارد مطالعاتی سیستم‌های چندعاملی موفق مبتنی بر LLM
• 93. تحلیل معماری، الگوریتم‌ها و نتایج
• 94. درس‌هایی آموخته شده و چالش‌های پیش رو
• 95. ابزارها و فریمورک‌های توسعه سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
• 96. Langchain, Haystack, AutoGen
• 97. TensorFlow, PyTorch
• 98. Docker, Kubernetes
• 99. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم چندعاملی ساده با یادگیری تقویتی
• 100. پیاده‌سازی یک نمونه اولیه