فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت عامل‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های RAG با استفاده از DeepSeek R1

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت عامل‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های RAG با استفاده از DeepSeek R1

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
• 2. آشنایی با DeepSeek R1 و قابلیت‌های آن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه DeepSeek R1
• 4. مبانی توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 5. معماری عامل‌های هوش مصنوعی
• 6. مفهوم بازیابی افزوده (RAG)
• 7. کاربرد RAG در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 8. ساخت پایگاه دانش برای عامل‌های هوشمند
• 9. افزودن داده‌های سفارشی به پایگاه دانش
• 10. استفاده از Embeddings برای نمایش معنایی داده‌ها
• 11. انتخاب مدل Embeddings مناسب
• 12. تکنیک‌های جستجوی شباهت معنایی
• 13. پیاده‌سازی جستجوی شباهت با DeepSeek R1
• 14. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه کار آن‌ها
• 16. ارتباط LLMs با عامل‌های هوش مصنوعی
• 17. چارچوب‌های توسعه عامل هوش مصنوعی
• 18. انتخاب چارچوب مناسب برای پروژه
• 19. پیاده‌سازی اولین عامل هوش مصنوعی ساده
• 20. مدیریت حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی
• 21. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متن با هوش مصنوعی
• 22. کاربرد خلاصه‌سازی در عامل‌های هوشمند
• 23. تولید متن خلاقانه با هوش مصنوعی
• 24. تنظیم پارامترهای تولید متن
• 25. کاربرد تولید متن در برنامه‌های کاربردی
• 26. مبانی استخراج اطلاعات از متن
• 27. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 28. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 29. کاربرد استخراج اطلاعات در عامل‌های هوشمند
• 30. مفهوم Chain-of-Thought Prompting
• 31. پیاده‌سازی CoT برای بهبود استدلال عامل
• 32. تکنیک‌های ReAct (Reasoning and Acting)
• 33. ساخت عامل‌های هوشمند چندمرحله‌ای
• 34. مدیریت وظایف پیچیده با عامل‌های هوشمند
• 35. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی
• 36. معیارهای سنجش دقت و کارایی
• 37. بهبود مستمر عملکرد عامل‌ها
• 38. مبانی امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 39. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 40. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 41. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 42. اصول توسعه نرم‌افزار مسئولانه
• 43. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 44. مقایسه پایگاه‌های داده برداری مختلف
• 45. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
• 46. نصب و پیکربندی پایگاه داده برداری
• 47. اتصال DeepSeek R1 به پایگاه داده برداری
• 48. مدیریت داده‌ها در پایگاه داده برداری
• 49. بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایگاه داده برداری
• 50. تکنیک‌های پیشرفته RAG
• 51. RAG با چند سند و منابع مختلف
• 52. ترکیب نتایج از منابع متعدد
• 53. استفاده از ابزارهای خارجی توسط عامل‌های هوشمند
• 54. طراحی عامل‌های هوشمند با قابلیت اجرای ابزار
• 55. مدیریت جریان کار (Workflow) عامل‌های هوشمند
• 56. کاربرد عامل‌های هوشمند در اتوماسیون فرآیندها
• 57. ساخت عامل‌های هوشمند برای پشتیبانی مشتری
• 58. پیاده‌سازی چت‌بات‌های پیشرفته
• 59. کاربرد عامل‌های هوشمند در تحلیل داده
• 60. استخراج بینش از داده‌ها با هوش مصنوعی
• 61. ساخت عامل‌های هوشمند برای خلاصه‌سازی اخبار
• 62. تولید گزارش‌های خودکار با هوش مصنوعی
• 63. کاربرد عامل‌های هوشمند در آموزش
• 64. ساخت دستیارهای آموزشی هوشمند
• 65. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 66. کاربرد عامل‌های هوشمند در تحقیق و توسعه
• 67. تسریع فرآیندهای پژوهشی
• 68. مدیریت دانش سازمانی با عامل‌های هوشمند
• 69. ساخت عامل‌های هوشمند برای تحلیل رقبا
• 70. پیش‌بینی روند بازار با هوش مصنوعی
• 71. کاربرد عامل‌های هوشمند در سلامت
• 72. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 73. مدیریت پرونده‌های پزشکی الکترونیک
• 74. کاربرد عامل‌های هوشمند در حقوق
• 75. تحلیل اسناد حقوقی
• 76. کمک به وکلا و حقوقدانان
• 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی متن‌باز
• 78. استفاده از مدل‌های متن‌باز با DeepSeek R1
• 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 80. مبانی بهینه‌سازی مدل‌ها برای سخت‌افزار
• 81. اجرای مدل‌ها بر روی دستگاه‌های محلی
• 82. ملاحظات مربوط به سخت‌افزار و منابع
• 83. مدیریت هزینه‌ها در توسعه هوش مصنوعی
• 84. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 85. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 86. روش‌های مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 87. استقرار (Deployment) عامل‌های هوش مصنوعی
• 88. نظارت و نگهداری عامل‌های هوشمند
• 89. مباحث پیشرفته در معماری عامل‌های هوشمند
• 90. طراحی سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی
• 91. آینده عامل‌های هوش مصنوعی و RAG
• 92. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 93. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 95. ملاحظات فنی در اجرای مدل‌های بزرگ
• 96. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی
• 97. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 98. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 99. مبانی یادگیری تقویتی در عامل‌های هوشمند
• 100. کاربرد یادگیری تقویتی برای بهبود تصمیم‌گیری