کتاب طراحی، توسعه و استقرار عامل‌های هوشمند مولد

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، توسعه و استقرار عامل‌های هوشمند مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و عامل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند مولد
  • 2. تفاوت عامل‌های هوشمند مولد با سایر سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 3. معماری عامل‌های هوشمند مولد: یک نمای کلی
  • 4. انتخاب مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مناسب برای عامل‌ها
  • 5. معرفی فریم‌ورک‌های توسعه عامل‌های هوشمند (LangChain, LlamaIndex و غیره)
  • 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای خاص
  • 7. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) پیشرفته
  • 8. تکنیک‌های زنجیره‌سازی پرامپت
  • 9. استفاده از حافظه (Memory) در عامل‌های هوشمند مولد
  • 10. مدیریت و بهینه‌سازی حافظه برای عامل‌ها
  • 11. پیاده‌سازی ابزارها (Tools) برای عامل‌های هوشمند
  • 12. ایجاد ابزارهای سفارشی برای عامل‌ها
  • 13. ادغام عامل‌ها با APIهای خارجی
  • 14. امنیت عامل‌های هوشمند مولد: چالش‌ها و راهکارها
  • 15. جلوگیری از حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection)
  • 16. مدیریت دسترسی و احراز هویت در عامل‌ها
  • 17. استقرار عامل‌های هوشمند مولد در محیط‌های مختلف
  • 18. استقرار بر روی سرورهای ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 19. استقرار بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 20. مانیتورینگ و لاگینگ عامل‌های هوشمند
  • 21. عیب‌یابی و رفع اشکال عامل‌ها
  • 22. مقیاس‌پذیری عامل‌های هوشمند مولد
  • 23. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها برای پاسخگویی سریع‌تر
  • 24. ارزیابی و اندازه‌گیری عملکرد عامل‌ها
  • 25. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ‌های عامل
  • 26. روش‌های تست و اعتبارسنجی عامل‌ها
  • 27. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود عامل‌ها (RLHF)
  • 28. معماری‌های پیشرفته عامل‌های هوشمند (ReAct, Plan-and-Execute)
  • 29. ایجاد عامل‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
  • 30. همکاری و تعامل بین عامل‌ها
  • 31. مدیریت تعارض در سیستم‌های چندعاملی
  • 32. کاربردهای عملی عامل‌های هوشمند مولد در صنایع مختلف
  • 33. عامل‌های هوشمند در خدمات مشتری
  • 34. عامل‌های هوشمند در اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار (RPA)
  • 35. عامل‌های هوشمند در تحلیل داده‌ها و هوش تجاری
  • 36. عامل‌های هوشمند در تولید محتوا
  • 37. عامل‌های هوشمند در آموزش و پرورش
  • 38. رعایت ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 39. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در عامل‌ها
  • 40. جلوگیری از سوگیری (Bias) در عامل‌های هوشمند
  • 41. آینده عامل‌های هوشمند مولد و روندهای نوظهور
  • 42. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 43. ادغام عامل‌ها با واقعیت افزوده و واقعیت مجازی
  • 44. استفاده از عامل‌ها در رباتیک
  • 45. توسعه عامل‌های هوشمند با قابلیت استدلال و برنامه‌ریزی
  • 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در عامل‌های هوشمند
  • 47. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای آموزش عامل‌ها
  • 48. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با قابلیت یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 49. چالش‌های پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند در مقیاس بزرگ
  • 50. استفاده از پایگاه‌های دانش (Knowledge Graphs) در عامل‌ها
  • 51. ادغام عامل‌ها با سیستم‌های مدیریت محتوا (CMS)
  • 52. توسعه رابط‌های کاربری (UI) برای تعامل با عامل‌ها
  • 53. طراحی تجربه‌ی کاربری (UX) برای عامل‌های هوشمند
  • 54. استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک بهتر درخواست‌های کاربر
  • 55. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems) مبتنی بر عامل‌های هوشمند
  • 56. ایجاد عامل‌های هوشمند شخصی‌سازی شده (Personalized Agents)
  • 57. استفاده از عامل‌ها برای خودکارسازی وظایف تکراری
  • 58. بهینه‌سازی هزینه‌های استقرار و نگهداری عامل‌ها
  • 59. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در عامل‌های هوشمند
  • 60. استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها
  • 61. بررسی قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند

📚 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.