MAPress
کتاب ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قابلیت فراخوانی تابع و خروجی ساختاریافته JSON

کتاب ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قابلیت فراخوانی تابع و خروجی ساختاریافته JSON

تگ‌ها: توسعه نرم افزار توسعه هوش مصنوعی خروجی JSON عامل هوش مصنوعی فراخوانی تابع گوگل جمنای مدل تفکر هوش مصنوعی کاربردی هوش مصنوعی گوگل

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: دوره ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قابلیت فراخوانی تابع و خروجی ساختاریافته JSON

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه عامل‌های هوش مصنوعی کاربردی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها
  • 2. آشنایی با اکوسیستم گوگل جمنای
  • 3. مفاهیم پایه توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
  • 4. اصول طراحی عامل‌های هوش مصنوعی
  • 5. فراخوانی تابع (Function Calling) در جمنای
  • 6. ساختاردهی خروجی با JSON
  • 7. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی با خروجی JSON
  • 8. مدل‌سازی تفکر در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 9. حل چالش‌های پیچیده با عامل‌های هوش مصنوعی
  • 10. مراحل توسعه یک عامل هوش مصنوعی کاربردی
  • 11. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
  • 13. انتخاب مدل مناسب برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 14. تنظیم پارامترهای مدل هوش مصنوعی
  • 15. آموزش مدل هوش مصنوعی
  • 16. ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی
  • 17. بهبود مدل هوش مصنوعی
  • 18. استفاده از قابلیت فراخوانی تابع برای تعامل با ابزارها
  • 19. طراحی توابع برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 20. ارتباط عامل هوش مصنوعی با APIهای خارجی
  • 21. مدیریت خطا در فراخوانی توابع
  • 22. ساختاردهی داده‌های ورودی با JSON Schema
  • 23. اعتبارسنجی ورودی‌ها با JSON Schema
  • 24. تولید خروجی‌های ساختاریافته با JSON
  • 25. مدیریت انواع داده در JSON
  • 26. تبدیل داده‌ها به فرمت JSON
  • 27. قالب‌بندی خروجی JSON برای خوانایی بهتر
  • 28. پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 29. استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی تفکر
  • 30. پیاده‌سازی زنجیره تفکر (Chain of Thought)
  • 31. تکنیک‌های بهبود استدلال در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 32. حل مسائل چندمرحله‌ای با عامل‌های هوش مصنوعی
  • 33. طراحی عامل‌های هوش مصنوعی برای وظایف خاص
  • 34. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی
  • 35. عامل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها
  • 36. عامل‌های هوش مصنوعی برای تولید محتوا
  • 37. عامل‌های هوش مصنوعی برای اتوماسیون فرآیندها
  • 38. معماری سیستم‌های مبتنی بر عامل‌های هوش مصنوعی
  • 39. استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
  • 40. نکات امنیتی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
  • 41. مدیریت منابع در استقرار عامل‌های هوش مصنوعی
  • 42. مانیتورینگ و نگهداری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 43. به‌روزرسانی عامل‌های هوش مصنوعی
  • 44. تست و اعتبارسنجی عامل‌های هوش مصنوعی در محیط واقعی
  • 45. ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
  • 46. حریم خصوصی داده‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 47. شفافیت در عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی
  • 48. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات عامل‌های هوش مصنوعی
  • 49. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در صنعت
  • 50. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در آموزش
  • 51. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در سلامت
  • 52. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در خدمات مالی
  • 53. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در کسب‌وکارهای کوچک
  • 54. آینده عامل‌های هوش مصنوعی
  • 55. روندهای نوظهور در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
  • 56. ابزارها و فریم‌ورک‌های جدید برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 57. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی
  • 58. مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 59. فراهم کردن بستری امن برای توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
  • 60. مستندسازی فنی عامل‌های هوش مصنوعی
  • 61. اصول طراحی رابط کاربری برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 62. ارتباط عامل‌های هوش مصنوعی با کاربران
  • 63. مدیریت حافظه و وضعیت در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 64. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 65. استفاده از جستجوی هوشمند در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 66. بهینه‌سازی جستجو با اطلاعات زمینه‌ای
  • 67. تکنیک‌های استنتاج در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 68. مدیریت عدم قطعیت در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 69. مدل‌سازی پیش‌بینی در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 70. طراحی عامل‌های هوش مصنوعی برای مدیریت دانش
  • 71. استخراج اطلاعات از منابع نامنظم
  • 72. سازماندهی دانش با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
  • 73. جستجوی معنایی در پایگاه‌های دانش
  • 74. ارائه پاسخ‌های دقیق و مرتبط
  • 75. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی برای پشتیبانی مشتری
  • 76. اتوماسیون وظایف تکراری در پشتیبانی
  • 77. ارائه راه‌حل‌های شخصی‌سازی شده
  • 78. تحلیل بازخورد مشتریان توسط عامل‌های هوش مصنوعی
  • 79. بهبود مستمر خدمات با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
  • 80. ارزیابی ریسک در استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
  • 81. مدیریت تغییرات در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 82. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 83. فرهنگ‌سازی استفاده از هوش مصنوعی
  • 84. اصول حقوقی و قراردادی در زمینه هوش مصنوعی
  • 85. استانداردهای فنی برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 86. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی مولد
  • 87. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 88. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
  • 89. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای LLMs
  • 90. ارزیابی کیفیت خروجی LLMs
  • 91. امنیت و پایداری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 92. مدیریت چرخه عمر عامل‌های هوش مصنوعی
  • 93. نوآوری در طراحی عامل‌های هوش مصنوعی
  • 94. چالش‌های پیش رو در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
  • 95. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 96. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 97. آمادگی برای آینده هوش مصنوعی
  • 98. کارآفرینی با عامل‌های هوش مصنوعی

📚 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.