فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی گردش کار هماهنگ بین عوامل هوش مصنوعی در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی گردش کار هماهنگ بین عوامل هوش مصنوعی در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ سیستم‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم پایه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 4. مبانی توسعهٔ عوامل هوش مصنوعی
• 5. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعهٔ عامل
• 6. آشنایی با کتابخانهٔ LangChain
• 7. مفاهیم کلیدی در LangChain: عامل‌ها
• 8. مفاهیم کلیدی در LangChain: زنجیره‌ها
• 9. مفاهیم کلیدی در LangChain: حافظه
• 10. مفاهیم کلیدی در LangChain: ابزارها
• 11. طراحی اولین عامل هوش مصنوعی
• 12. استفاده از مدل‌های زبانی در عامل‌ها
• 13. تنظیمات و پارامترهای مدل‌های زبانی
• 14. مدیریت ورودی و خروجی عامل‌ها
• 15. ارتباط بین عامل‌ها: مفاهیم پایه
• 16. پیاده‌سازی ارتباطات ساده بین عامل‌ها
• 17. استفاده از زنجیره‌ها برای ترکیب عامل‌ها
• 18. انواع مختلف زنجیره‌ها در LangChain
• 19. مدیریت حالت و حافظه در عامل‌ها
• 20. انواع حافظه در LangChain
• 21. کاربرد حافظه در مکالمات عامل‌ها
• 22. معرفی ابزارهای عامل‌ها
• 23. ساخت ابزارهای سفارشی برای عامل‌ها
• 24. یکپارچه‌سازی ابزارها با عامل‌ها
• 25. طراحی گردش کار پیچیده با عامل‌ها
• 26. مراحل طراحی یک گردش کار
• 27. پیاده‌سازی گردش کار چند عاملی
• 28. مدیریت خطا و بازیابی در گردش کار
• 29. استفاده از چارچوب‌های ارزیابی عامل‌ها
• 30. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌ها
• 31. بهینه‌سازی پارامترهای عامل‌ها
• 32. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای عامل‌ها
• 33. پیش‌پردازش داده‌ها برای عامل‌ها
• 34. کاربرد عامل‌ها در خلاصه‌سازی متن
• 35. کاربرد عامل‌ها در تولید متن
• 36. کاربرد عامل‌ها در پاسخ به پرسش
• 37. کاربرد عامل‌ها در تحلیل احساسات
• 38. کاربرد عامل‌ها در طبقه‌بندی متن
• 39. کاربرد عامل‌ها در ترجمه ماشینی
• 40. کاربرد عامل‌ها در استخراج اطلاعات
• 41. کاربرد عامل‌ها در چت‌بات‌های پیشرفته
• 42. طراحی چت‌بات‌های مبتنی بر عامل
• 43. مدیریت مکالمات طولانی در چت‌بات
• 44. ارزیابی چت‌بات‌های مبتنی بر عامل
• 45. امنیت در توسعهٔ عوامل هوش مصنوعی
• 46. ملاحظات اخلاقی در طراحی عامل‌ها
• 47. حریم خصوصی داده‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی
• 48. مستندسازی گردش کار عامل‌ها
• 49. راهنمای عملی برای توسعهٔ عامل‌ها
• 50. کاربرد عامل‌ها در اتوماسیون وظایف
• 51. کاربرد عامل‌ها در تحلیل داده‌ها
• 52. کاربرد عامل‌ها در پشتیبانی مشتری
• 53. کاربرد عامل‌ها در آموزش هوشمند
• 54. کاربرد عامل‌ها در پژوهش علمی
• 55. مفاهیم پیشرفته در LangChain
• 56. توسعهٔ عامل‌های خودکار
• 57. استفاده از گراف‌های دانش در عامل‌ها
• 58. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده
• 59. مدیریت وظایف زمان‌بندی شده
• 60. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای عامل‌ها
• 61. تکنیک‌های دیباگ کردن عامل‌ها
• 62. بهترین شیوه‌ها در توسعهٔ عامل‌ها
• 63. مروری بر مدل‌های زبانی متن‌باز
• 64. مقایسهٔ مدل‌های زبانی مختلف
• 65. انتخاب مدل زبانی مناسب
• 66. آموزش و تنظیم مدل‌های زبانی
• 67. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 68. روش‌های استخراج ویژگی از متن
• 69. مدل‌های آماری در پردازش زبان طبیعی
• 70. مدل‌های یادگیری عمیق در NLP
• 71. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 72. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 73. مدل‌های ترنسفورمر در NLP
• 74. مبانی پردازش معنایی زبان
• 75. تحلیل نحوی و وابستگی‌ها
• 76. مدل‌های زبانی توزیع‌شده (Word Embeddings)
• 77. Word2Vec و GloVe
• 78. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته: BERT
• 79. مدل‌های ترنسفورمر پیشرفته: GPT
• 80. کاربرد مدل‌های زبانی در وظایف NLP
• 81. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 82. مقدمه‌ای بر توسعهٔ نرم‌افزار با پایتون
• 83. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 84. کار با کتابخانه‌های علمی پایتون
• 85. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی
• 86. مقدمه‌ای بر APIها و وب سرویس‌ها
• 87. استفاده از APIهای مدل‌های زبانی
• 88. اصول طراحی رابط کاربری برای عامل‌ها
• 89. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت پروژه
• 90. برنامه‌ریزی و اجرای پروژه‌های عامل هوش مصنوعی
• 91. مستندسازی فنی پروژه‌ها
• 92. اصول تست نرم‌افزار
• 93. متدولوژی‌های چابک در توسعهٔ نرم‌افزار
• 94. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 95. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
• 96. کاربرد یادگیری تقویتی در عامل‌ها
• 97. اصول پایدارسازی و توسعهٔ پایدار
• 98. ملاحظات زیست‌محیطی در هوش مصنوعی
• 99. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و تحلیل داده
• 100. کاربرد داده‌کاوی در بهینه‌سازی عامل‌ها