دوره ساخت اولین عامل هوش مصنوعی با Airia AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اولین عامل هوش مصنوعی با Airia AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه عامل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
• 2. آشنایی با پلتفرم Airia AI
• 3. نصب و راه‌اندازی Airia AI
• 4. مفاهیم پایه در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 5. معماری عامل‌های هوش مصنوعی در Airia
• 6. تعریف اهداف و وظایف عامل
• 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای عامل
• 8. انواع داده‌های ورودی برای عامل‌ها
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها در Airia
• 10. فرهنگ‌سازی داده‌ها و مدیریت خطا
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین پایه
• 12. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 13. انتخاب الگوریتم مناسب برای وظیفه
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Airia
• 15. تنظیم پارامترهای مدل
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 18. بهینه‌سازی مدل‌ها برای بهبود عملکرد
• 19. مفاهیم یادگیری تقویتی
• 20. کاربرد یادگیری تقویتی در عامل‌ها
• 21. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی در Airia
• 22. مدیریت حافظه و تجربه در عامل‌ها
• 23. تعامل عامل با محیط
• 24. طراحی رابط کاربری عامل
• 25. تست و اشکال‌زدایی عامل‌ها
• 26. سناریوهای تست عامل‌های هوش مصنوعی
• 27. تکنیک‌های اشکال‌زدایی پیشرفته
• 28. استقرار عامل‌های هوش مصنوعی
• 29. مراحل انتشار عامل در Airia
• 30. مدیریت نسخه عامل‌ها
• 31. پایش و نگهداری عامل‌های مستقر
• 32. به‌روزرسانی عامل‌ها
• 33. امنیت در عامل‌های هوش مصنوعی
• 34. حفاظت از داده‌ها در عامل‌ها
• 35. مسائل اخلاقی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 36. مسئولیت‌پذیری در عامل‌های هوش مصنوعی
• 37. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در صنعت
• 38. عامل‌های هوشمند در خدمات مشتری
• 39. عامل‌های هوشمند در تحلیل داده
• 40. عامل‌های هوشمند در اتوماسیون فرآیندها
• 41. عامل‌های هوشمند در بازی‌ها
• 42. عامل‌های هوشمند در سلامت
• 43. عامل‌های هوشمند در آموزش
• 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 45. کاربرد NLP در عامل‌های هوش مصنوعی
• 46. ساخت عامل‌های گفتگومحور
• 47. مدل‌های زبانی بزرگ
• 48. استفاده از مدل‌های زبانی در Airia
• 49. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
• 50. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 51. خلاصه‌سازی متن
• 52. ترجمه ماشینی
• 53. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 54. کاربرد بینایی ماشین در عامل‌ها
• 55. تشخیص اشیاء
• 56. طبقه‌بندی تصاویر
• 57. بخش‌بندی تصاویر
• 58. تشخیص چهره
• 59. تولید تصویر
• 60. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 61. پیاده‌سازی CNN در Airia
• 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 63. پیاده‌سازی RNN در Airia
• 64. مدل‌های ترنسفورمر
• 65. کاربرد ترنسفورمرها در عامل‌ها
• 66. توسعه عامل‌های چندوجهی (Multimodal Agents)
• 67. ادغام داده‌های متنی و تصویری
• 68. ادغام داده‌های صوتی و تصویری
• 69. طراحی عامل‌های با قابلیت یادگیری مستمر
• 70. یادگیری فعال (Active Learning)
• 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 72. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 73. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توضیحی (XAI)
• 74. توضیح تصمیمات عامل‌ها
• 75. تصویرسازی برای درک بهتر عامل‌ها
• 76. ارزیابی جامع عامل‌های هوش مصنوعی
• 77. معیارهای عملکردی و عملیاتی
• 78. ارزیابی مقیاس‌پذیری عامل‌ها
• 79. ارزیابی قابلیت اطمینان عامل‌ها
• 80. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه عامل‌ها
• 81. مدیریت پروژه در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 82. کار تیمی در ساخت عامل‌ها
• 83. مستندسازی فنی عامل‌ها
• 84. آیندهٔ عامل‌های هوش مصنوعی
• 85. روندهای نوظهور در توسعه عامل‌ها
• 86. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
• 87. نقش عامل‌های هوش مصنوعی در آیندهٔ فناوری
• 88. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 89. استانداردهای اخلاقی برای توسعه عامل‌ها
• 90. مسیر شغلی در حوزهٔ عامل‌های هوش مصنوعی
• 91. مهارت‌های لازم برای توسعه‌دهندگان عامل
• 92. پروژه‌های عملی برای تمرین بیشتر
• 93. ساخت یک عامل هوشمند پیشرفته
• 94. بهینه‌سازی عامل برای محیط‌های پیچیده
• 95. توسعه عامل‌های خودمختار
• 96. مقدمه‌ای بر رباتیک هوشمند
• 97. ادغام عامل‌های هوش مصنوعی با ربات‌ها
• 98. کاربرد ربات‌های هوشمند در صنایع مختلف
• 99. فناوری‌های همگرا در هوش مصنوعی
• 100. هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی