فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و موازی‌سازی سامانه‌های عامل هوشمند با استفاده از GPT-5 در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و موازی‌سازی سامانه‌های عامل هوشمند با استفاده از GPT-5 در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های عامل هوشمند
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معرفی GPT-5 و قابلیت‌های آن
• 5. کاربرد GPT-5 در سیستم‌های عامل
• 6. موازی‌سازی در پردازش زبان طبیعی
• 7. تکنیک‌های موازی‌سازی برای GPT-5
• 8. همگام‌سازی و مدیریت پردازش‌های موازی
• 9. الگوهای طراحی سیستم‌های عامل هوشمند
• 10. طراحی عامل‌های هوشمند مبتنی بر GPT-5
• 11. مدیریت دانش و حافظه در عامل‌ها
• 12. برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری عامل‌ها
• 13. یادگیری و انطباق‌پذیری عامل‌ها
• 14. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
• 15. محیط‌های شبیه‌سازی برای عامل‌های هوشمند
• 16. مقدمه‌ای بر پایتون برای توسعه عامل‌ها
• 17. کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای هوش مصنوعی
• 18. پای‌تورچ و تنسور فلو در پایتون
• 19. استفاده از GPT-5 API در پایتون
• 20. پیاده‌سازی عامل‌های ساده با GPT-5
• 21. مدیریت درخواست‌های ناهمگام با GPT-5
• 22. پیمایش و جستجو در فضاهای حالت
• 23. الگوریتم‌های جستجوی کلاسیک
• 24. جستجوی درخت و گراف
• 25. جستجوی A* و هیوریستیک‌ها
• 26. برنامه‌ریزی مبتنی بر گراف
• 27. مدیریت وظایف و زمان‌بندی
• 28. حل مسئله رضایت‌بخشی محدودیت‌ها
• 29. سیستم‌های مبتنی بر قواعد
• 30. سیستم‌های استنتاج منطقی
• 31. شبکه‌های بیزی و استنتاج احتمالی
• 32. یادگیری تقویتی مقدماتی
• 33. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
• 34. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری
• 35. یادگیری سیاست و ارزش
• 36. الگوریتم‌های Q-Learning
• 37. یادگیری تقویتی عمیق
• 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 40. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 41. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 42. مدل‌های زبانی آماری
• 43. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 44. پردازش زبان طبیعی در پایتون
• 45. کتابخانه NLTK
• 46. کتابخانه SpaCy
• 47. پردازش متن و تحلیل احساسات
• 48. استخراج اطلاعات از متن
• 49. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 50. ترجمه ماشینی
• 51. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 52. تولید متن خلاقانه
• 53. طراحی معماری سیستم‌های عامل توزیع‌شده
• 54. موازی‌سازی بر روی پردازنده‌های گرافیکی
• 55. استفاده از چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
• 56. Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 57. Dask برای محاسبات موازی در پایتون
• 58. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در سیستم‌های موازی
• 59. امنیت در سیستم‌های عامل هوشمند
• 60. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 61. اخلاق در هوش مصنوعی
• 62. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های عامل
• 63. پیش‌بینی و پیش‌گیری از سوءاستفاده
• 64. رابط‌های کاربری برای سیستم‌های عامل
• 65. طراحی تعاملات انسان و عامل
• 66. تجربه کاربری در سیستم‌های عامل
• 67. استقرار سیستم‌های عامل در محیط‌های عملیاتی
• 68. نظارت و نگهداری سیستم‌های عامل
• 69. بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های عامل
• 70. موازی‌سازی در سطح داده
• 71. موازی‌سازی در سطح وظیفه
• 72. موازی‌سازی در سطح دستورالعمل
• 73. مدل‌های پردازش موازی
• 74. معماری‌های پردازش موازی
• 75. سخت‌افزارهای موازی
• 76. الگوریتم‌های موازی برای پردازش زبان طبیعی
• 77. بهینه‌سازی مدل‌های GPT-5
• 78. کوچک‌سازی مدل‌ها
• 79. تقطیر دانش
• 80. کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 81. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و بهینه‌تر
• 82. کاربرد مدل‌های زبانی کوچک در عامل‌ها
• 83. توسعه عامل‌های چندوجهی
• 84. پردازش تصویر و صدا در عامل‌ها
• 85. ترکیب مدل‌های زبانی با مدل‌های دیگر
• 86. توسعه عامل‌های با قابلیت استدلال پیشرفته
• 87. استدلال مبتنی بر دانش
• 88. استدلال احتمالی
• 89. استدلال منطقی
• 90. استدلال در حضور عدم قطعیت
• 91. بهبود قابلیت‌های برنامه‌ریزی عامل‌ها
• 92. برنامه‌ریزی سلسله مراتبی
• 93. برنامه‌ریزی مبتنی بر یادگیری
• 94. برنامه‌ریزی در محیط‌های پویا
• 95. تکنیک‌های خودبهینه‌سازی عامل‌ها
• 96. یادگیری مداوم
• 97. یادگیری فعال
• 98. یادگیری تقویتی چندعاملی
• 99. مدیریت تعاملات بین عامل‌ها
• 100. هماهنگی عامل‌ها