فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و ارتقاء دستیاران هوشمند با ابزارهای سفارشی و بازیابی اطلاعات پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و ارتقاء دستیاران هوشمند با ابزارهای سفارشی و بازیابی اطلاعات پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و دستیاران هوشمند
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای دستیاران هوشمند
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. فهم زبان طبیعی (NLU) در دستیاران هوشمند
• 5. تولید زبان طبیعی (NLG) برای پاسخگویی
• 6. مفهوم ابزارهای سفارشی در دستیاران هوشمند
• 7. مزایای استفاده از ابزارهای سفارشی
• 8. انواع ابزارهای سفارشی برای LLMs
• 9. طراحی و توسعه ابزارهای سفارشی پایه
• 10. مثال‌های عملی از ابزارهای سفارشی ساده
• 11. مبانی بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 12. روش‌های کلیدی در بازیابی اطلاعات
• 13. بردارسازی متون (Text Embeddings)
• 14. معرفی پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 15. نصب و پیکربندی پایگاه داده برداری
• 16. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در پایگاه برداری
• 17. مفهوم بازیابی تقویت‌شده (Retrieval Augmented Generation - RAG)
• 18. چرایی نیاز به RAG در دستیاران هوشمند
• 19. معماری پایه سیستم RAG
• 20. مراحل اجرای یک سیستم RAG ساده
• 21. انتخاب مدل‌های زبانی مناسب برای RAG
• 22. انتخاب روش‌های بردارسازی برای RAG
• 23. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
• 24. مدیریت و به‌روزرسانی داده‌ها در سیستم RAG
• 25. تکنیک‌های پیشرفته در بردارسازی
• 26. بهینه‌سازی بردارسازی برای دامنه‌های خاص
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی کوچک‌تر برای بردارسازی
• 28. مفهوم دانش خارجی در LLMs
• 29. اهمیت دسترسی به دانش به‌روز
• 30. روش‌های ادغام دانش خارجی
• 31. استفاده از APIها به عنوان ابزارهای سفارشی
• 32. طراحی APIهای امن و کارآمد
• 33. اتصال LLMs به APIهای خارجی
• 34. مدیریت خطاها و پاسخ‌های API
• 35. مفهوم عامل (Agent) در هوش مصنوعی
• 36. اجزای یک عامل هوشمند
• 37. چرخه حیات عامل هوشمند
• 38. برنامه‌ریزی و استدلال در عوامل
• 39. استفاده از ابزارهای سفارشی توسط عوامل
• 40. استفاده از RAG توسط عوامل
• 41. طراحی عوامل چندوجهی
• 42. توسعه عامل برای وظایف پیچیده
• 43. مدیریت حافظه در عوامل هوشمند
• 44. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 45. تکنیک‌های بهبود حافظه عوامل
• 46. ارزیابی عملکرد عوامل هوشمند
• 47. معیارهای سنجش کیفیت پاسخ‌ها
• 48. اندازه‌گیری دقت و مرتبط بودن بازیابی اطلاعات
• 49. ارزیابی توانایی ابزارهای سفارشی
• 50. تست و اشکال‌زدایی سیستم‌های مبتنی بر RAG
• 51. تست و اشکال‌زدایی عوامل هوشمند
• 52. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 53. حفاظت از داده‌ها در پایگاه‌های برداری
• 54. جلوگیری از تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 55. ملاحظات اخلاقی در توسعه دستیاران هوشمند
• 56. شفافیت در عملکرد عوامل
• 57. مسئولیت‌پذیری در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 58. کاربردهای دستیاران هوشمند در سازمان‌ها
• 59. دستیاران هوشمند برای پشتیبانی مشتری
• 60. دستیاران هوشمند برای تحلیل داده‌ها
• 61. دستیاران هوشمند برای تولید محتوا
• 62. کاربرد RAG در حوزه‌های تخصصی
• 63. RAG برای اسناد حقوقی
• 64. RAG برای مقالات علمی
• 65. RAG برای مستندات فنی
• 66. توسعه ابزارهای سفارشی برای اتوماسیون فرآیندها
• 67. اتوماسیون وظایف تکراری با ابزارهای سفارشی
• 68. اتصال به سیستم‌های سازمانی موجود
• 69. مقایسه رویکردهای مختلف RAG
• 70. RAG مبتنی بر پایگاه داده سنتی
• 71. RAG مبتنی بر پایگاه داده برداری
• 72. RAG ترکیبی
• 73. بهینه‌سازی سیستم‌های RAG برای مقیاس‌پذیری
• 74. مدیریت حجم بالای داده‌ها
• 75. افزایش سرعت پاسخگویی
• 76. مدیریت منابع محاسباتی
• 77. کاربرد مدل‌های زبانی چندزبانه
• 78. بردارسازی متون چندزبانه
• 79. بازیابی اطلاعات در زبان‌های مختلف
• 80. توسعه ابزارهای سفارشی چندزبانه
• 81. توسعه عوامل چندزبانه
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش و توسعه
• 83. دستیاران هوشمند برای تسریع فرآیند تحقیق
• 84. ابزارهای سفارشی برای شبیه‌سازی
• 85. RAG برای دسترسی به دانش پژوهشی
• 86. آینده دستیاران هوشمند و عوامل پیشرفته
• 87. روندهای نوظهور در LLMs
• 88. تکامل سیستم‌های RAG
• 89. نقش ابزارهای سفارشی در آینده هوش مصنوعی
• 90. ملاحظات پیاده‌سازی در محیط‌های عملیاتی
• 91. انتخاب زیرساخت مناسب
• 92. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
• 93. آموزش و توانمندسازی کاربران
• 94. نکات پایانی در ساخت دستیاران هوشمند
• 95. مرور چالش‌ها و راهکارها
• 96. دیدگاه‌های آینده‌نگر