سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و آموزش عامل‌های هوشمند برای مکالمهٔ چندمرحله‌ای و استفاده از ابزار

کتاب طراحی و آموزش عامل‌های هوشمند برای مکالمهٔ چندمرحله‌ای و استفاده از ابزار

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و آموزش عامل‌های هوشمند برای مکالمهٔ چندمرحله‌ای و استفاده از ابزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند و یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: پاداش، جریمه و سیاست
  • 3. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 4. تابع ارزش و تابع بهینهٔ ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 8. شبکه‌های عصبی برای تقریب تابع ارزش
  • 9. شبکه‌های عصبی برای تقریب سیاست
  • 10. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 11. محیط‌های یادگیری تقویتی: بازی‌ها و شبیه‌سازها
  • 12. طراحی تابع پاداش مناسب
  • 13. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 14. کاربرد عامل‌های هوشمند در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 15. فهم زبان طبیعی (NLU)
  • 16. تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 17. مکالمهٔ چندمرحله‌ای: چالش‌ها و رویکردها
  • 18. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 19. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 20. استفاده از ابزار در عامل‌های هوشمند
  • 21. معماری عامل‌های هوشمند برای استفاده از ابزار
  • 22. فراخوانی ابزار: نحوهٔ انتخاب و استفاده
  • 23. مدیریت وضعیت مکالمه
  • 24. یادگیری از طریق بازخورد انسانی (RLHF)
  • 25. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
  • 26. تنظیم دقیق LLMs با استفاده از RLHF
  • 27. یادگیری تقویتی برای مکالمات چندمرحله‌ای
  • 28. طراحی عامل‌های مکالمه‌ای چندمرحله‌ای
  • 29. مدل‌سازی مکالمات پیچیده
  • 30. مدیریت دانش در عامل‌های مکالمه‌ای
  • 31. استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی
  • 32. ادغام عامل‌های هوشمند با سیستم‌های موجود
  • 33. امنیت و حریم خصوصی در عامل‌های هوشمند
  • 34. ملاحظات امنیتی در فراخوانی ابزار
  • 35. حفاظت از داده‌های کاربر
  • 36. اعتبارسنجی خروجی ابزارها
  • 37. مدیریت خطا در عامل‌های هوشمند
  • 38. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در یادگیری تقویتی
  • 39. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌های هوشمند
  • 40. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
  • 41. معیارهای ارزیابی برای مکالمات چندمرحله‌ای
  • 42. ارزیابی کیفیت استفاده از ابزار
  • 43. آزمایش و اشکال‌زدایی عامل‌های هوشمند
  • 44. تکنیک‌های بهبود عملکرد عامل‌های هوشمند
  • 45. بهینه‌سازی تابع پاداش
  • 46. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 47. تکنیک‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
  • 48. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 49. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 50. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری چندعاملی (Multi-agent Learning)
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری چندعاملی
  • 53. تعامل بین عامل‌ها
  • 54. هماهنگی و رقابت در سیستم‌های چندعاملی
  • 55. کاربرد یادگیری چندعاملی در رباتیک
  • 56. کاربرد یادگیری چندعاملی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 57. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های چندعاملی
  • 58. طراحی عامل‌های هوشمند مسئولیت‌پذیر
  • 59. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 60. مدل‌سازی رفتار انسان در عامل‌های هوشمند
  • 61. فهم نیت کاربر
  • 62. پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 63. شخصی‌سازی تعاملات
  • 64. یادگیری از تعاملات گذشته
  • 65. مدیریت انتظارات کاربر
  • 66. ارائهٔ بازخورد به کاربر
  • 67. شفافیت در عملکرد عامل
  • 68. توضیح تصمیمات عامل
  • 69. مدیریت ابهام در زبان طبیعی
  • 70. تشخیص قصد کاربر در مکالمات مبهم
  • 71. مدیریت مکالمات با موضوعات متنوع
  • 72. توسعهٔ عامل‌های هوشمند برای کاربردهای خاص
  • 73. عامل‌های هوشمند در خدمات مشتری
  • 74. عامل‌های هوشمند در آموزش
  • 75. عامل‌های هوشمند در سلامت
  • 76. عامل‌های هوشمند در حوزه‌های مالی
  • 77. عامل‌های هوشمند برای دستیاران شخصی
  • 78. طراحی رابط کاربری برای عامل‌های هوشمند
  • 79. تجربهٔ کاربری (UX) در تعامل با عامل‌های هوشمند
  • 80. اصول طراحی تعامل انسان و رایانه (HCI)
  • 81. تست کاربردپذیری (Usability Testing)
  • 82. تکرارپذیری در طراحی عامل‌های هوشمند
  • 83. مستندسازی عامل‌های هوشمند
  • 84. راهنمای توسعه‌دهندگان
  • 85. مستندسازی APIهای ابزار
  • 86. راهنمای استفاده برای کاربران نهایی
  • 87. آیندهٔ عامل‌های هوشمند و یادگیری تقویتی
  • 88. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 89. چالش‌های پیش رو
  • 90. پتانسیل‌های آیندهٔ یادگیری تقویتی
  • 91. تأثیر عامل‌های هوشمند بر جامعه
  • 92. مسیر شغلی در حوزهٔ عامل‌های هوشمند
  • 93. مهارت‌های مورد نیاز برای توسعه‌دهندگان
  • 94. فرصت‌های شغلی در صنعت هوش مصنوعی
  • 95. توسعهٔ پایدار عامل‌های هوشمند
  • 96. چارچوب‌های قانونی و نظارتی
  • 97. نقش هوش مصنوعی در تحقق اهداف توسعهٔ پایدار
  • 98. ملاحظات فرهنگی در طراحی عامل‌های هوشمند
  • 99. فرهنگ‌سازی استفاده از عامل‌های هوشمند

📚 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.