فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت جریان‌های کاری عامل هوشمند در سامانه‌های دانش‌بنیان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت جریان‌های کاری عامل هوشمند در سامانه‌های دانش‌بنیان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
• 2. تعریف عامل هوشمند و ویژگی‌های آن
• 3. کاربرد عامل‌های هوشمند در سامانه‌های دانش‌بنیان
• 4. معماری عامل‌های هوشمند
• 5. انواع عامل‌های هوشمند: ساده بازتابی، مبتنی بر هدف
• 6. انواع عامل‌های هوشمند: مبتنی بر مطلوبیت، یادگیرنده
• 7. شناخت محیط و ادراک در عامل‌های هوشمند
• 8. نمایش دانش در عامل‌های هوشمند: منطق گزاره‌ای
• 9. نمایش دانش در عامل‌های هوشمند: منطق مرتبه اول
• 10. سیستم‌های مبتنی بر قاعده و استنتاج
• 11. یادگیری ماشینی برای عامل‌های هوشمند
• 12. یادگیری با نظارت: طبقه‌بندی
• 13. یادگیری با نظارت: رگرسیون
• 14. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
• 15. یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
• 16. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 17. یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های Q-learning
• 18. یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های SARSA
• 19. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 24. کاربرد LLM در ساخت عامل‌های هوشمند
• 25. طراحی جریان‌های کاری عامل هوشمند
• 26. مراحل طراحی جریان کار
• 27. تعریف وظایف و اهداف عامل
• 28. تجزیه و تحلیل نیازمندی‌ها
• 29. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
• 30. پیاده‌سازی عامل هوشمند
• 31. ابزارها و چارچوب‌های پیاده‌سازی
• 32. زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط (پایتون)
• 33. کتابخانه‌های هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch)
• 34. مدیریت داده‌ها در سامانه‌های عامل هوشمند
• 35. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات
• 36. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 37. مهندسی ویژگی برای عامل‌های هوشمند
• 38. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
• 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشینی
• 40. آزمون و اعتبارسنجی عامل‌ها
• 41. بهینه‌سازی عامل‌های هوشمند
• 42. تنظیم ابرپارامترها
• 43. انتقال یادگیری
• 44. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 45. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 46. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
• 47. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (XAI)
• 48. کاربردهای پیشرفته عامل‌های هوشمند
• 49. عامل‌های هوشمند در رباتیک
• 50. عامل‌های هوشمند در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. عامل‌های هوشمند در تحلیل داده‌های بزرگ
• 52. عامل‌های هوشمند در بازی‌ها
• 53. عامل‌های هوشمند در پردازش تصویر
• 54. عامل‌های هوشمند در پزشکی
• 55. عامل‌های هوشمند در مالی و بانکداری اسلامی
• 56. عامل‌های هوشمند در آموزش و یادگیری
• 57. عامل‌های هوشمند در مدیریت هوشمند شهری
• 58. عامل‌های هوشمند در کشاورزی هوشمند
• 59. عامل‌های هوشمند در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 60. عامل‌های هوشمند در امنیت سایبری
• 61. طراحی سیستم‌های چندعاملی
• 62. ارتباط و همکاری بین عامل‌ها
• 63. هماهنگی و حل تعارض در سیستم‌های چندعاملی
• 64. بازارها و مذاکره در سیستم‌های چندعاملی
• 65. یادگیری جمعی در سیستم‌های چندعاملی
• 66. کاربردهای سیستم‌های چندعاملی
• 67. ساخت عامل‌های هوشمند با رویکرد دانش‌بنیان
• 68. شناسایی فرصت‌های دانش‌بنیان
• 69. تدوین طرح کسب‌وکار دانش‌بنیان
• 70. تیم‌سازی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 71. مدیریت پروژه در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 72. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 73. تست و تضمین کیفیت در سامانه‌های هوشمند
• 74. استقرار و نگهداری سامانه‌های عامل هوشمند
• 75. رصد و پایش عملکرد عامل‌ها
• 76. به‌روزرسانی و تکامل عامل‌های هوشمند
• 77. مقیاس‌پذیری سامانه‌های عامل هوشمند
• 78. امنیت سامانه‌های عامل هوشمند
• 79. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 80. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 81. حقوق مالکیت فکری در حوزه هوش مصنوعی
• 82. استانداردهای حاکمیتی هوش مصنوعی
• 83. آینده هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
• 84. روندهای نوظهور در عامل‌های هوشمند
• 85. چالش‌های پیش رو در توسعه عامل‌های هوشمند
• 86. نقش هوش مصنوعی در تحقق اقتصاد مقاومتی
• 87. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علمی کشور
• 88. نقش هوش مصنوعی در تحقق تمدن نوین اسلامی
• 89. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 90. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی
• 91. کارگاه عملی: ساخت یک عامل هوشمند ساده
• 92. کارگاه عملی: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری تقویتی
• 93. کارگاه عملی: استفاده از LLM برای پاسخگویی به سوالات
• 94. کارگاه عملی: طراحی یک جریان کار ساده با عامل هوشمند
• 95. کارگاه عملی: ارزیابی و بهینه‌سازی عامل هوشمند
• 96. کارگاه عملی: نمایش دانش و استنتاج در عامل هوشمند
• 97. کارگاه عملی: پردازش زبان طبیعی برای عامل هوشمند
• 98. کارگاه عملی: ساخت سیستم توصیه‌گر ساده
• 99. کارگاه عملی: ساخت عامل هوشمند برای حل مسئله بهینه‌سازی
• 100. کارگاه عملی: اخلاق در توسعه عامل هوشمند