, ,

کتاب ارکستراسیون هوشمند مدل‌های زبانی: ساخت سیستم‌های چندعاملی بهینه با کنترل بودجه و یادگیری تقویتی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ارکستراسیون هوشمند مدل‌های زبانی: ساخت سیستم‌های چندعاملی بهینه با کنترل بودجه و یادگیری تقویتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد

موضوع میانی: سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 3. معماری‌های رایج LLM: Transformer و انواع آن
  • 4. آموزش LLM: داده‌ها، محاسبات و ملاحظات اخلاقی
  • 5. کاربردهای LLM در زمینه‌های مختلف
  • 6. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
  • 7. مفاهیم پایه عامل، محیط و تعامل در سیستم‌های چندعاملی
  • 8. انواع معماری‌های سیستم چندعاملی
  • 9. کاربردهای سیستم‌های چندعاملی
  • 10. مزایا و چالش‌های استفاده از سیستم‌های چندعاملی
  • 11. ادغام LLM با سیستم‌های چندعاملی: رویکردها و معماری‌ها
  • 12. معماری متمرکز (Centralized) در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 13. معماری توزیع‌شده (Decentralized) در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 14. مزایا و معایب معماری‌های متمرکز و توزیع‌شده
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 16. مفاهیم پایه: عامل، محیط، کنش، پاداش و سیاست
  • 17. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning, SARSA
  • 18. الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی: Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient
  • 19. تابع ارزش (Value Function) و تخمین آن
  • 20. اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation) در یادگیری تقویتی
  • 21. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 22. فرمول‌بندی مسئله کنترل سیستم چندعاملی به عنوان یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 23. تعریف فضای حالت (State Space)
  • 24. تعریف فضای کنش (Action Space)
  • 25. تعریف تابع پاداش (Reward Function)
  • 26. طراحی پاداش‌های مناسب برای بهینه‌سازی عملکرد و بودجه
  • 27. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب برای سیستم چندعاملی
  • 28. پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم چندعاملی
  • 29. ارزیابی عملکرد سیستم کنترل‌شده با یادگیری تقویتی
  • 30. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 31. دقت (Accuracy) و صحت (Precision)
  • 32. فراخوان (Recall) و امتیاز F1
  • 33. هزینه محاسباتی (Computational Cost) و زمان پاسخ (Response Time)
  • 34. رضایت کاربر (User Satisfaction) و نرخ تکمیل وظیفه (Task Completion Rate)
  • 35. بهینه‌سازی بودجه در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 36. مدیریت منابع محاسباتی (Computational Resources)
  • 37. تخصیص بودجه به عوامل مختلف در سیستم
  • 38. تراکنش (Trade-off) بین عملکرد و هزینه
  • 39. استراتژی‌های کاهش هزینه بدون افت کیفیت
  • 40. فشرده‌سازی مدل (Model Compression) و کمینه‌سازی (Quantization)
  • 41. استفاده از LLMهای کوچکتر و کارآمدتر
  • 42. بهینه‌سازی درخواست‌ها (Prompt Engineering)
  • 43. کنترل زمان محاسباتی (Computational Time)
  • 44. مقدمه‌ای بر مهندسی سریع (Prompt Engineering)
  • 45. تکنیک‌های اصلی مهندسی سریع
  • 46. تاثیر مهندسی سریع بر عملکرد LLM
  • 47. مهندسی سریع برای کنترل رفتار عوامل در سیستم چندعاملی
  • 48. مهندسی سریع برای کاهش هزینه و بهبود سرعت
  • 49. شبیه‌سازی و محیط‌های آزمایشی برای سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 50. ایجاد محیط‌های شبیه‌سازی برای آزمایش و توسعه
  • 51. استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی موجود
  • 52. طراحی سناریوهای مختلف برای ارزیابی سیستم
  • 53. جمع‌آوری داده‌های آموزشی از محیط شبیه‌سازی
  • 54. انتقال یادگیری (Transfer Learning) از شبیه‌سازی به محیط واقعی
  • 55. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم چندعاملی
  • 56. DQN در مقابل Policy Gradient
  • 57. مقایسه عملکرد، پایداری و پیچیدگی
  • 58. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ویژگی‌های مسئله
  • 59. بررسی تاثیر پارامترهای مختلف یادگیری تقویتی بر عملکرد سیستم
  • 60. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 61. ضریب تخفیف (Discount Factor)
  • 62. اندازه دسته (Batch Size)
  • 63. کاوش و بهره‌برداری (Exploration-Exploitation)
  • 64. تنظیم پارامترها برای دستیابی به بهترین عملکرد
  • 65. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته برای سیستم‌های چندعاملی
  • 66. درک زبان طبیعی (NLU)
  • 67. تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 68. مدیریت دیالوگ (Dialogue Management)
  • 69. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 70. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 71. استفاده از حافظه در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 72. حافظه کوتاه مدت (Short-Term Memory)
  • 73. حافظه بلند مدت (Long-Term Memory)
  • 74. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 75. مدیریت و بازیابی اطلاعات از حافظه
  • 76. بهبود عملکرد سیستم با استفاده از حافظه
  • 77. تعامل بین عوامل در سیستم چندعاملی
  • 78. استراتژی‌های ارتباطی بین عوامل
  • 79. همکاری و رقابت بین عوامل
  • 80. حل مسئله به صورت توزیع‌شده
  • 81. مدیریت تضاد (Conflict Resolution)
  • 82. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 83. حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
  • 84. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
  • 85. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
  • 86. مبارزه با بایاس (Bias) و تبعیض
  • 87. تضمین شفافیت و مسئولیت‌پذیری
  • 88. تشخیص محتوای جعلی (Fake Content Detection)
  • 89. مبانی ارزیابی مدل‌های زبانی و معیارهای کلیدی
  • 90. آشنایی با مفاهیم پیچیدگی محاسباتی و کارایی انرژی
  • 91. تکنیک‌های کاهش اندازه مدل و تسریع استنتاج
  • 92. بررسی موارد مطالعاتی سیستم‌های چندعاملی موفق مبتنی بر LLM
  • 93. تحلیل معماری، الگوریتم‌ها و نتایج
  • 94. درس‌هایی آموخته شده و چالش‌های پیش رو
  • 95. ابزارها و فریمورک‌های توسعه سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر LLM
  • 96. Langchain, Haystack, AutoGen
  • 97. TensorFlow, PyTorch
  • 98. Docker, Kubernetes
  • 99. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم چندعاملی ساده با یادگیری تقویتی
  • 100. پیاده‌سازی یک نمونه اولیه

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ارکستراسیون هوشمند مدل‌های زبانی: ساخت سیستم‌های چندعاملی بهینه با کنترل بودجه و یادگیری تقویتی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا