سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و تحلیل ربات‌های عامل زبانی (LLM Agents) با متدولوژی Shachi

کتاب طراحی و تحلیل ربات‌های عامل زبانی (LLM Agents) با متدولوژی Shachi

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 طراحی و تحلیل ربات‌های عامل زبانی (LLM Agents) با متدولوژی Shachi

موضوع کلی: هوش مصنوعی و رباتیک

موضوع میانی: مدل‌سازی چند عاملی با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: معرفی دوره طراحی و تحلیل ربات‌های عامل زبانی با متدولوژی Shachi
  • 2. آشنایی با هوش مصنوعی و رباتیک: مفاهیم پایه
  • 3. مروری بر مدل‌سازی مبتنی بر عامل (ABM)
  • 4. معرفی ربات‌های عامل زبانی (LLM Agents)
  • 5. نقش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در ربات‌های عامل
  • 6. چالش‌ها و فرصت‌های استفاده از LLMs در ABM
  • 7. معرفی مقاله "Reimagining Agent-based Modeling with LLM Agents via Shachi"
  • 8. مروری بر متدولوژی Shachi: رویکردی نو در ABM
  • 9. زیربنای نظری Shachi: ترکیب LLMs و ABM
  • 10. نصب و راه‌اندازی ابزارهای مورد نیاز برای کار با Shachi
  • 11. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: نکات کلیدی
  • 12. انتخاب و ارزیابی LLMs برای استفاده در ABM
  • 13. ساختارهای داده و چارچوب‌های برنامه‌نویسی برای LLM Agents
  • 14. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز برای توسعه ABM با LLMs
  • 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) و اهمیت آن در LLM Agents
  • 16. تکنیک‌های استخراج اطلاعات از متن برای ABM
  • 17. شناخت الگوها و تصمیم‌گیری با استفاده از LLMs
  • 18. طراحی و تعریف عامل‌ها در محیط Shachi
  • 19. ایجاد قابلیت‌های شناختی برای عامل‌ها
  • 20. تنظیم رفتار عامل‌ها با استفاده از LLMs
  • 21. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها با یکدیگر
  • 22. مدل‌سازی محیط و نقش آن در ABM
  • 23. طراحی شبیه‌سازی‌های ساده با استفاده از Shachi
  • 24. ایجاد قوانین و محدودیت‌ها برای عامل‌ها
  • 25. تکنیک‌های کالیبراسیون و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 26. تجزیه و تحلیل نتایج شبیه‌سازی‌ها
  • 27. ارائه نتایج و گزارش‌دهی در ABM
  • 28. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 29. استفاده از RL برای آموزش عامل‌ها
  • 30. ادغام RL و LLMs برای ایجاد عامل‌های هوشمند
  • 31. بهینه‌سازی رفتار عامل‌ها با استفاده از RL
  • 32. مدل‌سازی پیچیدگی‌ها در سیستم‌های چندعاملی
  • 33. مدل‌سازی همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 34. تکنیک‌های مدیریت و کنترل عامل‌ها
  • 35. استفاده از LLMs برای درک احساسات و عواطف
  • 36. مدل‌سازی رفتار انسان با استفاده از LLMs
  • 37. شبیه‌سازی بازارهای مالی با استفاده از LLM Agents
  • 38. کاربرد LLM Agents در مدیریت زنجیره تامین
  • 39. استفاده از LLM Agents در شبیه‌سازی ترافیک
  • 40. مدل‌سازی انتشار بیماری‌ها با استفاده از LLM Agents
  • 41. کاربرد LLM Agents در شهرسازی هوشمند
  • 42. مدل‌سازی مهاجرت و جمعیت‌شناسی با LLM Agents
  • 43. طراحی و پیاده‌سازی یک شبیه‌سازی ساده: مثال عملی
  • 44. گام به گام ساخت یک LLM Agent: از طراحی تا اجرا
  • 45. عیب‌یابی و رفع اشکالات در شبیه‌سازی‌ها
  • 46. بهبود عملکرد و بهینه‌سازی شبیه‌سازی‌ها
  • 47. مقایسه Shachi با سایر فریم‌ورک‌های ABM
  • 48. مزایا و معایب استفاده از LLMs در ABM
  • 49. انتخاب مناسب‌ترین LLM برای پروژه خود
  • 50. تکنیک‌های افزایش سرعت شبیه‌سازی‌ها
  • 51. استفاده از GPU و پردازش موازی برای شبیه‌سازی
  • 52. تکنیک‌های تجسم داده‌ها و ارائه نتایج
  • 53. استفاده از ابزارهای تحلیل داده برای ABM
  • 54. معرفی شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 55. تکنیک‌های اعتبارسنجی و تأیید مدل‌ها
  • 56. بررسی مطالعات موردی: موفقیت‌ها و شکست‌ها
  • 57. مطالعه موردی: شبیه‌سازی یک بازار سهام با LLM Agents
  • 58. مطالعه موردی: مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با LLM Agents
  • 59. مطالعه موردی: شبیه‌سازی واکنش‌های اجتماعی با LLM Agents
  • 60. معرفی مفاهیم پیشرفته در LLM Agents
  • 61. آشنایی با معماری‌های پیشرفته LLM
  • 62. استفاده از حافظه در LLM Agents
  • 63. مدل‌سازی یادگیری و تکامل در عامل‌ها
  • 64. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. بهره‌گیری از داده‌های خارجی در ABM
  • 66. ادغام داده‌های real-time در شبیه‌سازی‌ها
  • 67. امنیت و حریم خصوصی در LLM Agents
  • 68. اخلاقیات استفاده از هوش مصنوعی در ABM
  • 69. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای پیشرفته در Shachi
  • 70. استفاده از Docker برای استقرار شبیه‌سازی‌ها
  • 71. استفاده از ابر برای اجرای شبیه‌سازی‌ها
  • 72. مدیریت و مقیاس‌پذیری شبیه‌سازی‌ها
  • 73. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات
  • 74. آشنایی با روش‌های بهینه‌سازی
  • 75. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی مدل‌ها
  • 76. ارزیابی ریسک و تحلیل حساسیت در ABM
  • 77. آشنایی با روش‌های تصمیم‌گیری چند معیاره
  • 78. نقش هوش جمعی در LLM Agents
  • 79. طراحی سیستم‌های خودسازمانده (Self-Organizing Systems)
  • 80. آینده ABM و LLM Agents
  • 81. چالش‌های پیش رو در توسعه LLM Agents
  • 82. فرصت‌های پیش رو در تحقیقات ABM
  • 83. کاربردهای نوظهور LLM Agents
  • 84. نقش LLM Agents در تحول دیجیتال
  • 85. تاثیر LLM Agents بر علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 86. چگونگی نوشتن مقالات علمی در زمینه LLM Agents
  • 87. راهنمای انتخاب موضوع تحقیقاتی در ABM
  • 88. معرفی منابع و مقالات مرجع
  • 89. نقش جامعه متن‌باز در توسعه LLM Agents
  • 90. شبکه‌سازی و همکاری در زمینه ABM
  • 91. ارائه پروژه پایانی: طراحی و پیاده‌سازی یک LLM Agent
  • 92. ارزیابی و ارائه پروژه پایانی
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت در حوزه ABM و LLM Agents
  • 94. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 95. پاسخ به سوالات متداول
  • 96. منابع تکمیلی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.