فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند مولد با فلاتر و مدل‌های Gemini

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند مولد با فلاتر و مدل‌های Gemini

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: ساخت عامل‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند مولد
• 2. مبانی فلاتر برای توسعه اپلیکیشن
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معرفی پلتفرم Vertex AI Agent Builder
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه فلاتر
• 6. ساخت اولین پروژه فلاتر
• 7. معرفی معماری عامل‌های هوشمند
• 8. اصول طراحی عامل‌های هوشمند مولد
• 9. مفاهیم کلیدی در Gemini API
• 10. راه‌اندازی دسترسی به Gemini API
• 11. ارتباط اپلیکیشن فلاتر با Gemini
• 12. ارسال درخواست به مدل Gemini
• 13. دریافت و پردازش پاسخ از Gemini
• 14. کار با ورودی‌های متنی در Gemini
• 15. کار با ورودی‌های چندرسانه‌ای در Gemini
• 16. مدیریت تاریخچه مکالمات در عامل هوشمند
• 17. پیاده‌سازی حافظه بلندمدت برای عامل
• 18. تنظیم پارامترهای مدل Gemini
• 19. تنظیم دما (Temperature) و خلاقیت
• 20. تنظیم حداکثر تعداد توکن خروجی
• 21. تنظیم جریمه فرکانس و حضور
• 22. مقدمه‌ای بر Vertex AI Agent Builder
• 23. ایجاد یک عامل جدید در Agent Builder
• 24. تعریف شخصیت و نقش عامل
• 25. تنظیم دستورالعمل‌های اولیه عامل
• 26. اتصال عامل به منابع دانش
• 27. استفاده از پایگاه دانش برای پاسخگویی
• 28. افزودن ابزارها و قابلیت‌ها به عامل
• 29. پیاده‌سازی ابزار جستجوی وب
• 30. پیاده‌سازی ابزار دسترسی به APIهای خارجی
• 31. مدیریت خطاها و استثناها در عامل
• 32. تست و ارزیابی عملکرد عامل
• 33. بهینه‌سازی عامل برای وظایف خاص
• 34. کار با داده‌های ساختاریافته در عامل
• 35. تبدیل داده‌های متنی به فرمت مناسب
• 36. استفاده از JSON برای ورودی و خروجی
• 37. طراحی رابط کاربری عامل در فلاتر
• 38. ایجاد کامپوننت‌های UI برای چت
• 39. نمایش پاسخ‌های متنی و چندرسانه‌ای
• 40. مدیریت وضعیت UI اپلیکیشن
• 41. پیاده‌سازی قابلیت بارگذاری فایل
• 42. کار با احراز هویت در عامل
• 43. مدیریت کلیدهای API و توکن‌ها
• 44. امنیت در ارتباط با سرویس‌های ابری
• 45. استقرار عامل هوشمند
• 46. دیپلوی اپلیکیشن فلاتر
• 47. دیپلوی عامل هوشمند در پلتفرم‌های مختلف
• 48. مقدمه‌ای بر مفهوم عامل‌های چندوجهی
• 49. کار با مدل‌های Gemini چندوجهی
• 50. پردازش تصاویر و ویدئوها در عامل
• 51. ساخت عامل‌های مولد با قابلیت درک تصویر
• 52. ساخت عامل‌های مولد با قابلیت درک ویدئو
• 53. مدیریت تعاملات پیچیده در عامل
• 54. طراحی جریان‌های مکالمه‌ای پیشرفته
• 55. استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering
• 56. بهبود پاسخ‌ها با استفاده از Chain-of-Thought
• 57. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند برای پشتیبانی مشتری
• 58. ساخت عامل‌های هوشمند برای آموزش
• 59. ساخت عامل‌های هوشمند برای تولید محتوا
• 60. کار با داده‌های بزرگ در عامل
• 61. پردازش و تحلیل داده‌های حجیم
• 62. ساخت داشبوردهای تعاملی برای عامل
• 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در عامل‌ها
• 64. کاربرد یادگیری تقویتی برای بهبود عامل
• 65. تست A/B برای بهینه‌سازی عامل
• 66. نظارت و پایش عملکرد عامل
• 67. تحلیل لاگ‌ها و ردیابی خطاها
• 68. مدیریت نسخه‌های مختلف عامل
• 69. مراحل بازنگری و به‌روزرسانی عامل
• 70. ملاحظات اخلاقی در عامل‌های هوشمند
• 71. حریم خصوصی داده‌ها در عامل‌ها
• 72. شفافیت در عملکرد عامل‌های هوشمند
• 73. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی عامل
• 74. آینده عامل‌های هوشمند مولد
• 75. روندهای نوظهور در حوزه LLMs
• 76. تکنیک‌های پیشرفته در Agent Builder
• 77. کاربرد عامل‌های هوشمند در صنایع مختلف
• 78. مقدمه‌ای بر توسعه عامل‌های بازی
• 79. طراحی عامل‌های هوشمند برای بازی‌های تعاملی
• 80. پیاده‌سازی شخصیت‌های هوشمند در بازی
• 81. کاربرد عامل‌های هوشمند در واقعیت افزوده
• 82. ساخت تجربیات تعاملی با عامل‌ها
• 83. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 84. تکنیک‌های استخراج اطلاعات از متن
• 85. تحلیل احساسات در مکالمات عامل
• 86. ساخت عامل‌های هوشمند با قابلیت خلاصه‌سازی
• 87. کاربرد عامل‌های هوشمند در تحلیل اسناد
• 88. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 89. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 90. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در LLMs
• 91. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین
• 92. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای عامل
• 93. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 94. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده
• 95. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
• 96. استفاده از ابزارهای تحلیل آماری
• 97. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در توسعه عامل