MAPress
کتاب عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین

کتاب عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین

تگ‌ها: Agentic Reasoning AI Agents AI in Persian Deep Learning LLM LLM frameworks Machine Learning NLP پردازش زبان طبیعی چارچوب‌های استدلال عامل‌های هوشمند مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق
عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین - جهشی بزرگ در هوش مصنوعی! عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین - کلید طلایی ورود به دنیای هوش مصنوعی...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع میانی: عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM و چارچوب‌های استدلال آنها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ: ترنسفورمرها
  • 4. ترنسفورمرهای اولیه: مدل‌های encoder-decoder
  • 5. ترنسفورمرهای پیشرفته: مدل‌های decoder-only و encoder-only
  • 6. مدل‌های زبانی بزرگ متن به متن
  • 7. مدل‌های زبانی بزرگ متن به کد
  • 8. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی
  • 9. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: اهداف و روش‌ها
  • 10. آموزش پیش‌زمینه (Pre-training)
  • 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 12. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 13. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: معیارهای رایج
  • 14. چالش‌های فعلی در مدل‌های زبانی بزرگ: مقیاس، بایاس، توهم
  • 15. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents)
  • 16. مولفه‌های اصلی عامل‌های هوشمند: ادراک، استدلال، عمل
  • 17. انواع عامل‌های هوشمند: عامل‌های واکنشی، مبتنی بر هدف، مبتنی بر مطلوبیت
  • 18. عامل‌های مولد (Generative Agents)
  • 19. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در عامل‌های هوشمند
  • 20. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های استدلال مبتنی بر LLM
  • 21. تعریف عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM
  • 22. تفاوت عامل‌های سنتی با عامل‌های مبتنی بر LLM
  • 23. مزایای استفاده از LLM در عامل‌های هوشمند
  • 24. چالش‌های طراحی عامل‌های مبتنی بر LLM
  • 25. ارتباط عامل‌های مبتنی بر LLM با مقاله‌ی مرجع
  • 26. مرور ساختار کلی عامل‌های مبتنی بر LLM
  • 27. چارچوب‌های استدلال: تعریف و اهمیت
  • 28. دسته بندی چارچوب‌های استدلال مبتنی بر LLM
  • 29. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر زنجیره افکار (Chain-of-Thought)
  • 30. تفکر گام به گام (Step-by-step thinking)
  • 31. اصول و مبانی Chain-of-Thought
  • 32. تکنیک‌های بهبود Chain-of-Thought
  • 33. کاربرد Chain-of-Thought در استدلال پیچیده
  • 34. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر خود-اصلاحی (Self-Correction)
  • 35. مفهوم خود-اصلاحی در عامل‌های LLM
  • 36. روش‌های پیاده‌سازی خود-اصلاحی
  • 37. ارزیابی و بهبود خروجی با خود-اصلاحی
  • 38. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر حافظه (Memory-based Frameworks)
  • 39. انواع حافظه در عامل‌های LLM: حافظه کوتاه مدت، بلند مدت
  • 40. استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی (External Knowledge Bases)
  • 41. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
  • 42. یکپارچه‌سازی حافظه با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 43. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر ابزار (Tool-use Frameworks)
  • 44. ارتباط LLM با ابزارهای خارجی
  • 45. دسته‌بندی ابزارها: ماشین حساب، جستجوی وب، API ها
  • 46. چگونگی فراخوانی و استفاده از ابزارها توسط LLM
  • 47. مدل‌های زبانی بزرگ به عنوان برنامه‌نویس ابزار
  • 48. چارچوب‌های استدلال مبتنی بر جستجوی درخت (Tree Search Frameworks)
  • 49. جستجوی درخت در عامل‌های هوشمند
  • 50. تطبیق چارچوب‌های جستجوی درخت با LLM
  • 51. کاربرد در حل مسائل پیچیده و برنامه‌ریزی
  • 52. چارچوب‌های استدلال ترکیبی (Hybrid Frameworks)
  • 53. ترکیب رویکردهای مختلف استدلال
  • 54. مثال‌هایی از چارچوب‌های ترکیبی
  • 55. مزایا و معایب چارچوب‌های ترکیبی
  • 56. طراحی عامل‌های هوشمند LLM-محور: گام به گام
  • 57. مراحل اولیه طراحی: تعریف مسئله و هدف
  • 58. انتخاب معماری مناسب LLM
  • 59. انتخاب چارچوب استدلال مناسب
  • 60. پیاده‌سازی مولفه‌های ادراکی
  • 61. پیاده‌سازی مولفه‌های استدلالی
  • 62. پیاده‌سازی مولفه‌های عملیاتی
  • 63. مدیریت جریان کار (Workflow Management)
  • 64. ارتباط عامل‌ها با یکدیگر: عامل‌های چندگانه
  • 65. تعاملات بین عامل‌های LLM-محور
  • 66. همکاری و رقابت عامل‌ها
  • 67. مدل‌های توزیع شده عامل‌ها
  • 68. کاربردها و سناریوهای عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM
  • 69. دستیارهای شخصی هوشمند
  • 70. اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار
  • 71. حل مسائل پیچیده در حوزه‌های علمی
  • 72. بازی‌ها و سرگرمی‌های تعاملی
  • 73. رباتیک و تعامل انسان و ربات
  • 74. سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 75. محتوای آموزشی و یادگیری شخصی‌سازی شده
  • 76. تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج دانش
  • 77. استدلال پزشکی و پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
  • 78. سناریوهای کاربردی در تحقیقات علمی
  • 79. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در عامل‌های هوشمند
  • 80. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 81. مسئولیت‌پذیری و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 82. سوگیری (Bias) و عدالت
  • 83. تاثیر بر بازار کار و جامعه
  • 84. آینده عامل‌های هوشمند مبتنی بر LLM
  • 85. پیشرفت‌های آتی در معماری LLM
  • 86. نوآوری در چارچوب‌های استدلال
  • 87. ادغام با سیستم‌های هوش مصنوعی دیگر
  • 88. عامل‌های خودمختار و خود-بهبود
  • 89. استانداردسازی و ارزیابی عامل‌ها
  • 90. بحث و پرسش و پاسخ
  • 91. مرور کلی و جمع‌بندی دوره
  • 92. مباحث تکمیلی و منابع بیشتر
عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین - جهشی بزرگ در هوش مصنوعی!

عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین - کلید طلایی ورود به دنیای هوش مصنوعی!

آیا آماده‌اید تا با آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) آشنا شوید و مهارت‌های خود را در این حوزه ارتقا دهید؟ با پیشرفت‌های چشمگیر در توانایی‌های استدلالی مدل‌های زبانی بزرگ، شاهد ظهور سیستم‌های عامل هوشمند مبتنی بر LLM هستیم که عملکردی نزدیک به انسان در انجام وظایف مختلف خودکار از خود نشان می‌دهند. همانطور که در مقاله علمی "LLM-based Agentic Reasoning Frameworks: A Survey from Methods to Scenarios" به آن پرداخته شده، این سیستم‌ها با وجود شباهت در استفاده از LLMها، از چارچوب‌های استدلالی متفاوتی برای هدایت و سازماندهی فرآیند استدلال استفاده می‌کنند.

دوره آموزشی جامع "عامل‌های هوشمند LLM-محور: استدلال، کاربردها و طراحی چارچوب‌های نوین" به شما این امکان را می‌دهد تا با این چارچوب‌ها به صورت عمیق آشنا شده، نحوه طراحی و پیاده‌سازی آن‌ها را فرا گیرید و در نهایت، بتوانید از این عامل‌های هوشمند در حل مسائل پیچیده و ایجاد نوآوری استفاده کنید. این دوره با الهام از مقاله علمی ذکر شده و با رویکردی عملی و کاربردی، شما را در این مسیر همراهی می‌کند.

درباره دوره

این دوره آموزشی، یک راهنمای جامع برای درک، طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. ما با بررسی دقیق چارچوب‌های استدلالی مختلف، به شما نشان می‌دهیم که چگونه می‌توانید از قدرت LLMها برای ساخت سیستم‌هایی استفاده کنید که قادر به تفکر، برنامه‌ریزی و حل مسائل پیچیده به طور خودکار هستند. محتوای دوره بر اساس آخرین دستاوردهای علمی، از جمله مقاله "LLM-based Agentic Reasoning Frameworks: A Survey from Methods to Scenarios" تنظیم شده و شامل مباحث نظری و عملی فراوانی است که به شما کمک می‌کند تا از یک کاربر مبتدی به یک متخصص در این زمینه تبدیل شوید.

موضوعات کلیدی دوره

  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • مفاهیم پایه عامل‌های هوشمند و نقش LLMها در آن‌ها
  • انواع چارچوب‌های استدلالی عامل‌های هوشمند LLM-محور (Single-Agent, Tool-Based, Multi-Agent)
  • روش‌های استدلال در عامل‌های هوشمند (Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Graph-of-Thoughts)
  • ابزارهای مورد نیاز برای طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند
  • بررسی کاربردهای عامل‌های هوشمند در زمینه‌های مختلف (علم، پزشکی، مهندسی نرم‌افزار، شبیه‌سازی اجتماعی، اقتصاد)
  • روش‌های ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
  • طراحی و پیاده‌سازی یک عامل هوشمند نمونه
  • چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی عامل‌های هوشمند LLM-محور
  • آینده عامل‌های هوشمند و نقش آن‌ها در تحول صنایع مختلف

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی، علوم داده و رشته‌های مرتبط
  • محققان و علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مهندسان داده که به دنبال استفاده از LLMها در پروژه‌های خود هستند
  • مدیران و کارآفرینانی که به دنبال درک پتانسیل‌های هوش مصنوعی در کسب و کار خود هستند
  • هر فردی که به یادگیری و استفاده از آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی علاقه‌مند است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

  • دانش عمیقی در مورد عامل‌های هوشمند LLM-محور و چارچوب‌های استدلالی آن‌ها به دست خواهید آورد.
  • مهارت‌های عملی لازم برای طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند را فرا خواهید گرفت.
  • با کاربردهای متنوع عامل‌های هوشمند در صنایع مختلف آشنا خواهید شد.
  • می‌توانید از عامل‌های هوشمند برای حل مسائل پیچیده و ایجاد نوآوری استفاده کنید.
  • در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، یک قدم جلوتر از رقبا خواهید بود.
  • آماده ورود به بازار کار پر رونق هوش مصنوعی خواهید شد.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که تمامی جنبه‌های عامل‌های هوشمند LLM-محور را پوشش می‌دهد. برخی از سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

  • مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • آشنایی با معماری ترانسفورمر و مدل‌های زبانی بزرگ (GPT, BERT, T5)
  • بررسی مفاهیم توکن‌سازی، embedding و attention
  • معرفی کتابخانه‌های پایتون مورد استفاده در هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch, Transformers)
  • استراتژی‌های Prompt Engineering و بهینه‌سازی promptها
  • بررسی چارچوب‌های Chain-of-Thought و Tree-of-Thought
  • آموزش استفاده از APIهای LLM (OpenAI, Google Cloud AI)
  • پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند برای انجام وظایف مختلف (ترجمه، خلاصه‌سازی، پاسخ به سوالات)
  • استفاده از ابزارهای خارجی در عامل‌های هوشمند (جستجوی وب، ماشین حساب)
  • طراحی سیستم‌های چند عامله و هماهنگی بین عامل‌ها
  • ارزیابی و مقایسه عملکرد عامل‌های هوشمند
  • بهینه‌سازی عامل‌های هوشمند برای کاهش هزینه و افزایش سرعت
  • امنیت عامل‌های هوشمند و مقابله با حملات adversarial
  • بررسی مسائل اخلاقی و اجتماعی مرتبط با عامل‌های هوشمند
  • مطالعه موردی: طراحی عامل هوشمند برای یک کاربرد خاص (به عنوان مثال، ربات پاسخگو به مشتریان)
  • و بسیاری سرفصل‌های دیگر...

همین امروز در این دوره بی‌نظیر ثبت‌نام کنید و آینده خود را در دنیای هوش مصنوعی رقم بزنید!

ثبت‌نام در دوره با تخفیف ویژه

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.