اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با استفاده از LangGraph و AutoGen

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با استفاده از LangGraph و AutoGen

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: توسعهٔ نرم‌افزارهای هوشمند با معماری چندعامله

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و سیستم‌های هوشمند
• 2. مبانی یادگیری ماشین در سیستم‌های هوشمند
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن
• 4. پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (Multi-Agent Systems)
• 6. مفاهیم کلیدی در معماری چندعامله
• 7. اصول طراحی سیستم‌های چندعامله
• 8. مقدمه‌ای بر LangGraph و چارچوب آن
• 9. نصب و راه‌اندازی LangGraph
• 10. ایجاد اولین گراف در LangGraph
• 11. مدیریت وضعیت (State) در LangGraph
• 12. تعریف گره‌ها (Nodes) و لبه‌ها (Edges)
• 13. استفاده از ابزارها (Tools) در LangGraph
• 14. پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری در LangGraph
• 15. مدیریت خطا و استثنا در LangGraph
• 16. بهینه‌سازی عملکرد گراف‌ها
• 17. مقدمه‌ای بر AutoGen و پلتفرم آن
• 18. نصب و راه‌اندازی AutoGen
• 19. مفاهیم پایه در AutoGen: عامل‌ها (Agents)
• 20. تعریف انواع عامل‌ها در AutoGen
• 21. ارتباط بین عامل‌ها در AutoGen
• 22. مدیریت مکالمه (Conversation) بین عامل‌ها
• 23. استفاده از ابزارها در AutoGen
• 24. ایجاد عامل‌های تخصصی
• 25. تنظیمات پیشرفته عامل‌ها
• 26. مدیریت جریان کاری در AutoGen
• 27. استفاده از LangGraph با AutoGen
• 28. ادغام LangGraph و AutoGen برای سیستم‌های پیچیده
• 29. طراحی عامل‌های هوشمند با استفاده از LangGraph
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های چندعامله با LangGraph و AutoGen
• 31. مدل‌سازی دانش و استدلال در سیستم‌های چندعامله
• 32. مدیریت حافظه و یادگیری در عامل‌ها
• 33. تکنیک‌های هماهنگی و همکاری عامل‌ها
• 34. حل مسئله با استفاده از سیستم‌های چندعامله
• 35. کاربرد سیستم‌های چندعامله در اتوماسیون فرآیندها
• 36. کاربرد در مدیریت داده و استخراج اطلاعات
• 37. کاربرد در تحلیل پیش‌بینانه و تصمیم‌گیری
• 38. کاربرد در شبیه‌سازی و مدل‌سازی سیستم‌ها
• 39. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 40. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون صنعتی
• 41. کاربرد در سیستم‌های سلامت هوشمند
• 42. کاربرد در آموزش و یادگیری شخصی‌سازی شده
• 43. کاربرد در امنیت سایبری و تشخیص نفوذ
• 44. کاربرد در بهینه‌سازی منابع و لجستیک
• 45. معماری‌های پیشرفته برای سیستم‌های چندعامله
• 46. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 47. تست و ارزیابی سیستم‌های چندعامله
• 48. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در سیستم‌های هوشمند
• 49. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
• 50. استانداردهای توسعه نرم‌افزارهای هوشمند
• 51. مستندسازی سیستم‌های هوشمند
• 52. مقدمه‌ای بر مبانی فقهی و حقوقی سامانه‌های هوشمند
• 53. قوانین و مقررات حاکم بر هوش مصنوعی در ایران
• 54. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 55. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در سامانه‌های هوشمند
• 56. اصول طراحی مبتنی بر ارزش (Value-based Design)
• 57. ملاحظات اقتصادی در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 58. اهمیت داده‌های پاک و معتبر
• 59. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 60. تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 61. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 62. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 63. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوشمند
• 64. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 65. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر
• 66. مبانی توسعه نرم‌افزارهای کاربردی
• 67. اصول طراحی رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX)
• 68. معماری‌های نرم‌افزاری مدرن
• 69. متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار چابک
• 70. مدیریت پروژه در توسعه نرم‌افزار
• 71. تکنیک‌های اشکال‌زدایی (Debugging)
• 72. تست نرم‌افزار و تضمین کیفیت
• 73. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایگاه داده
• 74. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 75. اصول طراحی پایگاه داده NoSQL
• 76. امنیت پایگاه داده
• 77. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
• 78. اصول SOLID در طراحی شیءگرا
• 79. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 80. معماری میکروسرویس
• 81. مقدمه‌ای بر مفاهیم شبکه و ارتباطات
• 82. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 83. امنیت شبکه‌ها
• 84. مقدمه‌ای بر مفاهیم محاسبات ابری
• 85. خدمات IaaS, PaaS, SaaS
• 86. مدیریت منابع در محیط ابری
• 87. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده
• 88. همگام‌سازی و ارتباط ناهمگام
• 89. مدیریت تراکنش در سیستم‌های توزیع‌شده
• 90. مباحث پیشرفته در سیستم‌های چندعامله
• 91. طراحی سیستم‌های خودسازمان‌ده
• 92. یادگیری تقویتی در سیستم‌های چندعامله
• 93. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 94. تفسیرپذیری مدل‌های هوشمند
• 95. سوگیری (Bias) در هوش مصنوعی و راهکارهای مقابله
• 96. کاربرد هوش مصنوعی در حل مسائل اجتماعی
• 97. نوآوری و آینده هوش مصنوعی
• 98. چالش‌های پیش روی توسعه هوش مصنوعی
• 99. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 100. نکات پایانی و جمع‌بندی