اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی چندعاملی (Multi-Agent) در بستر Google Cloud

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

تگ‌ها: Google Cloud Multi-Agent AI برنامه‌نویسی هوش مصنوعی توسعه سیستم‌های هوشمند رایانش ابری زیرساخت ابری سیستم‌های چندعاملی گوگل کلاود هوش مصنوعی هوش مصنوعی چندعامله

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 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 (100 موضوع)

  • 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

📚 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.