, ,

کتاب توسعهٔ عامل‌های هوشمند با استفاده از فراخوانی تابع در مدل‌های زبانی بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 توسعهٔ عامل‌های هوشمند با استفاده از فراخوانی تابع در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردها

🎓 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 هوشمند و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. معماری ترنسفورمر و نحوهٔ عملکرد آن
  • 5. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 6. فراخوانی تابع در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 7. مفهوم عامل‌های هوشمند
  • 8. طراحی عامل‌های هوشمند چندعاملی
  • 9. ارتباط بین عامل‌ها در سیستم‌های چندعاملی
  • 10. مدیریت تعاملات بین عامل‌ها
  • 11. استراتژی‌های ارتباطی عامل‌ها
  • 12. برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری در عامل‌های هوشمند
  • 13. خودکارسازی وظایف با عامل‌های هوشمند
  • 14. کاربرد عامل‌های هوشمند در اتوماسیون اداری
  • 15. کاربرد عامل‌های هوشمند در مدیریت پروژه‌ها
  • 16. کاربرد عامل‌های هوشمند در پشتیبانی مشتریان
  • 17. طراحی رابط‌های کاربری برای عامل‌های هوشمند
  • 18. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
  • 19. معیارهای سنجش کارایی عامل‌ها
  • 20. بهینه‌سازی رفتار عامل‌های هوشمند
  • 21. امنیت در سیستم‌های عامل‌های هوشمند
  • 22. حریم خصوصی در سیستم‌های عامل‌های هوشمند
  • 23. اخلاق در طراحی و استفاده از عامل‌های هوشمند
  • 24. مسئولیت‌پذیری در عامل‌های هوشمند
  • 25. ملاحظات شرعی و قانونی در عامل‌های هوشمند
  • 26. مقدمه‌ای بر فراخوانی تابع (Function Calling)
  • 27. انواع فراخوانی تابع در مدل‌های زبانی
  • 28. پیاده‌سازی فراخوانی تابع با استفاده از APIها
  • 29. اتصال مدل‌های زبانی به ابزارهای خارجی
  • 30. طراحی توابع برای استفاده توسط عامل‌های هوشمند
  • 31. مدیریت خطا در فراخوانی تابع
  • 32. اعتبارسنجی ورودی و خروجی توابع
  • 33. استفاده از ابزارهای مختلف در فراخوانی تابع
  • 34. مثال‌های عملی از فراخوانی تابع در کاربردهای واقعی
  • 35. ساخت عامل‌های هوشمند برای پاسخگویی به سؤالات
  • 36. ساخت عامل‌های هوشمند برای خلاصه‌سازی متون
  • 37. ساخت عامل‌های هوشمند برای ترجمهٔ زبان
  • 38. ساخت عامل‌های هوشمند برای تولید محتوا
  • 39. ساخت عامل‌های هوشمند برای تحلیل داده‌ها
  • 40. ساخت عامل‌های هوشمند برای مدیریت پایگاه داده
  • 41. ساخت عامل‌های هوشمند برای برنامه‌ریزی سفر
  • 42. ساخت عامل‌های هوشمند برای مدیریت مالی شخصی
  • 43. ساخت عامل‌های هوشمند برای یادگیری زبان
  • 44. ساخت عامل‌های هوشمند برای بازی‌های تعاملی
  • 45. ساخت عامل‌های هوشمند برای شبیه‌سازی سناریو
  • 46. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعاملی
  • 47. معماری‌های سیستم‌های چندعاملی
  • 48. تئوری بازی‌ها در سیستم‌های چندعاملی
  • 49. هماهنگی و همکاری در سیستم‌های چندعاملی
  • 50. رقابت و تعارض در سیستم‌های چندعاملی
  • 51. یادگیری در سیستم‌های چندعاملی
  • 52. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند
  • 53. شبیه‌سازی رفتار عامل‌های هوشمند
  • 54. طراحی تعاملات پیچیده بین عامل‌ها
  • 55. مدیریت منابع در سیستم‌های چندعاملی
  • 56. تخصیص وظایف در سیستم‌های چندعاملی
  • 57. زمان‌بندی فعالیت‌ها در سیستم‌های چندعاملی
  • 58. تشخیص و حل تعارض بین عامل‌ها
  • 59. یادگیری تقویتی در سیستم‌های چندعاملی
  • 60. یادگیری جمعی در سیستم‌های چندعاملی
  • 61. استفاده از مدل‌های زبانی در یادگیری عامل‌ها
  • 62. بهبود فراخوانی تابع با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 63. تکنیک‌های نوآورانه در طراحی عامل‌های هوشمند
  • 64. کاربرد فراخوانی تابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 65. ساخت عامل‌های هوشمند مقیاس‌پذیر
  • 66. معماری‌های منعطف برای عامل‌های هوشمند
  • 67. مدیریت دانش در عامل‌های هوشمند
  • 68. استدلال و حل مسئله با عامل‌های هوشمند
  • 69. یادگیری مداوم در عامل‌های هوشمند
  • 70. تکامل عامل‌های هوشمند
  • 71. روش‌های ارزیابی پیشرفتهٔ عامل‌های هوشمند
  • 72. مقایسهٔ رویکردهای مختلف در ساخت عامل‌ها
  • 73. چالش‌های پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند در مقیاس بزرگ
  • 74. آیندهٔ عامل‌های هوشمند و مدل‌های زبانی
  • 75. روندهای پژوهشی در زمینهٔ عامل‌های هوشمند
  • 76. استانداردهای توسعهٔ عامل‌های هوشمند
  • 77. کاربرد عامل‌های هوشمند در صنعت
  • 78. کاربرد عامل‌های هوشمند در آموزش
  • 79. کاربرد عامل‌های هوشمند در پزشکی
  • 80. کاربرد عامل‌های هوشمند در کشاورزی
  • 81. کاربرد عامل‌های هوشمند در حمل و نقل
  • 82. کاربرد عامل‌های هوشمند در خدمات عمومی
  • 83. توسعهٔ ابزارهای کمکی برای ساخت عامل‌ها
  • 84. راهنماهای عملی برای توسعه‌دهندگان عامل‌های هوشمند
  • 85. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی عامل‌ها
  • 86. درس‌های آموخته از پروژه‌های عامل هوشمند
  • 87. پیش‌بینی آیندهٔ تعامل انسان و ماشین
  • 88. نقش مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی عمومی
  • 89. ملاحظات حقوقی و اجتماعی در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 90. چارچوب‌های اخلاقی برای هوش مصنوعی
  • 91. اهمیت داده‌ها در آموزش مدل‌های هوشمند
  • 92. روش‌های افزایش قابلیت اطمینان عامل‌ها
  • 93. بهبود درک زبان طبیعی توسط عامل‌ها
  • 94. توسعهٔ عامل‌های هوشمند خلاق
  • 95. آیندهٔ همکاری انسان و عامل هوشمند
  • 96. تأثیر عامل‌های هوشمند بر بازار کار
  • 97. ضرورت آموزش و توانمندسازی در عصر هوش مصنوعی
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آیندهٔ 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب توسعهٔ عامل‌های هوشمند با استفاده از فراخوانی تابع در مدل‌های زبانی بزرگ”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا