, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با GPT-5 در TypeScript

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با GPT-5 در TypeScript

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: معماری‌های پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی عامل‌های هوشمند در توسعه نرم‌افزار
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
  • 3. معماری‌های پایه‌ی عامل‌های هوشمند
  • 4. توسعه عامل‌ها با استفاده از TypeScript
  • 5. آشنایی با GPT-5 و قابلیت‌های پیشرفته آن
  • 6. اصول طراحی عامل‌های خودکار
  • 7. الگوهای ارتباطی عامل‌ها
  • 8. مدیریت حافظه در عامل‌های هوشمند
  • 9. تکنیک‌های برنامه‌ریزی برای عامل‌ها
  • 10. حل مسئله توسط عامل‌های هوشمند
  • 11. استفاده از ابزارها در عامل‌های هوشمند
  • 12. طراحی عامل‌های با قابلیت یادگیری
  • 13. توسعه عامل‌های چندوجهی
  • 14. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها
  • 15. پیاده‌سازی عامل‌های با قابلیت استدلال
  • 16. مدیریت خطا و بازیابی در عامل‌های هوشمند
  • 17. ارزیابی و سنجش عملکرد عامل‌ها
  • 18. تست و اشکال‌زدایی عامل‌های هوشمند
  • 19. امنیت در عامل‌های هوشمند
  • 20. ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 21. حریم خصوصی در عامل‌های هوشمند
  • 22. شفافیت در عامل‌های هوشمند
  • 23. مسئولیت‌پذیری در عامل‌های هوشمند
  • 24. کاربردهای عامل‌های هوشمند در کسب‌وکار
  • 25. عامل‌های هوشمند در خدمات مشتری
  • 26. عامل‌های هوشمند در اتوماسیون اداری
  • 27. عامل‌های هوشمند در تحلیل داده
  • 28. عامل‌های هوشمند در آموزش
  • 29. عامل‌های هوشمند در سلامت
  • 30. عامل‌های هوشمند در تحقیقات علمی
  • 31. معماری‌های پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای پردازش زبان
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربردهای آن
  • 34. ترنسفورمرها و معماری‌های مبتنی بر توجه
  • 35. مدل‌های زبانی بزرگ پیش‌پردازش شده
  • 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 37. تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
  • 38. طراحی Prompt برای وظایف خاص
  • 39. بهینه‌سازی Prompt برای نتایج دقیق
  • 40. استفاده از Chain-of-Thought Prompting
  • 41. تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning
  • 42. مدیریت Context Window در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 43. تکنیک‌های خلاصه سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 44. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
  • 45. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 46. پاسخگویی به سوالات با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 47. تشخیص احساسات در متن با مدل‌های زبانی
  • 48. طبقه‌بندی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 49. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 50. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 51. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
  • 52. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 53. ابزارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 54. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
  • 55. مدیریت منابع محاسباتی برای مدل‌های زبانی
  • 56. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های زبانی
  • 57. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 58. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 59. مدیریت ورژن مدل‌های زبانی
  • 60. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های ابری
  • 61. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های زبانی مستقر شده
  • 62. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های زبانی
  • 63. امنیت مدل‌های زبانی در برابر حملات
  • 64. حفاظت از داده‌های آموزشی مدل‌های زبانی
  • 65. انطباق مدل‌های زبانی با قوانین حریم خصوصی
  • 66. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 67. پیش‌داوری‌ها در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
  • 68. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی
  • 69. ارتباط با پایگاه‌های دانش خارجی
  • 70. ادغام مدل‌های زبانی با سیستم‌های موجود
  • 71. طراحی API برای دسترسی به مدل‌های زبانی
  • 72. امنیت API مدل‌های زبانی
  • 73. مدیریت دسترسی کاربران به مدل‌های زبانی
  • 74. ملاحظات مربوط به هزینه‌های استفاده از مدل‌های زبانی
  • 75. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و عامل‌های هوشمند
  • 76. روندهای تحقیقاتی در حوزه مدل‌های زبانی
  • 77. توسعه مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 78. مدل‌های زبانی با قابلیت درک تصویر و صدا
  • 79. عامل‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 80. توسعه عامل‌های هوشمند با قابلیت تعامل با دنیای واقعی
  • 81. نقش هوش مصنوعی مولد در آینده عامل‌های هوشمند
  • 82. یادگیری تقویتی عمیق در عامل‌های هوشمند
  • 83. بهبود قابلیت‌های استدلال و برنامه‌ریزی عامل‌ها
  • 84. طراحی عامل‌های هوشمند برای حل مسائل پیچیده اجتماعی
  • 85. استانداردهای توسعه عامل‌های هوشمند
  • 86. چارچوب‌های توسعه عامل‌های هوشمند
  • 87. بهترین شیوه‌ها در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 88. استفاده از ابزارهای کمکی توسعه نرم‌افزار
  • 89. مدیریت پروژه در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 90. مستندسازی عامل‌های هوشمند
  • 91. آموزش کاربران عامل‌های هوشمند
  • 92. پشتیبانی فنی از عامل‌های هوشمند
  • 93. آینده شغلی در حوزه عامل‌های هوشمند
  • 94. نوآوری در طراحی عامل‌های هوشمند
  • 95. توسعه پایدار عامل‌های هوشمند
  • 96. اهمیت داده در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 97. کیفیت داده و تأثیر آن بر عملکرد عامل‌ها
  • 98. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 99. برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش عامل‌ها
  • 100. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با GPT-5 در TypeScript”

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

پیمایش به بالا