آموزش مهندسی کانتکست برای سیستم‌های چند-عاملی (Multi-Agent) - آخرین آپدیت

دانلود Context Engineering for Multi-Agent Systems

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره بر تبدیل هوش مصنوعی غیرقابل پیش‌بینی به سیستم‌های ساختاریافته و قابل اعتماد با استفاده از موتور کانتکست (Context Engine) تمرکز دارد. فراگیران نحوه ساخت معماری‌های شفاف چند-عاملی را می‌آموزند که سیستم‌های شکننده مبتنی بر پرامپت را با مهندسی کانتکست جایگزین می‌کند؛ سیستمی که به‌طور یکپارچه با دامنه‌های مختلف سازگار می‌شود. در طول این دوره، شما در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی منعطف و قابل اعتمادی که از ارکستراسیون چند-عاملی و تصمیم‌گیری آگاه از کانتکست پشتیبانی می‌کنند، استاد خواهید شد. این مهارت‌ها به شما کمک می‌کند تا از پرامپت‌نویسی‌های موردی فراتر رفته و راهکارهای مقیاس‌پذیر و قابل اطمینانی بسازید. آنچه این دوره را متمایز می‌کند، تأکید آن بر مهندسی کانتکست ساختاریافته است. با ترکیب مبانی تئوری و کاربردهای دنیای واقعی، فراگیران موتورهای کانتکستی را خلق می‌کنند که کارایی و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی را حتی در محیط‌های پیچیده بهبود می‌بخشد. این دوره برای مهندسین هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و معماران سیستم که دانش پایه‌ای از LLM دارند و قصد ارتقای مهارت‌های خود در طراحی ساختاریافته AI چند-عاملی را دارند، ایده‌آل است. برای بهره‌مندی حداکثری، آشنایی با مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی توصیه می‌شود.

سرفصل ها و درس ها

از پرامپت تا کانتکست: ساخت نقشه راه معنایی From Prompts to Context: Building the Semantic Blueprint

  • مرور کلی Overview

ساخت سیستم چند-عاملی با استفاده از MCP Building a Multi-Agent System with MCP

  • مرور کلی Overview

ساخت سیستم چند-عاملی آگاه از کانتکست Building the Context-Aware Multi-Agent System

  • مرور کلی Overview

مونتاژ موتور کانتکست Assembling the Context Engine

  • مرور کلی Overview

سخت‌سازی و بهینه‌سازی موتور کانتکست Hardening the Context Engine

  • مرور کلی Overview

ساخت عامل خلاصه‌ساز برای کاهش حجم کانتکست Building the Summarizer Agent for Context Reduction

  • مرور کلی Overview

RAG با دقت بالا و دفاعی: دستیار پژوهشی الهام‌گرفته از ناسا High-Fidelity RAG and Defense: The NASA-Inspired Research Assistant

  • مرور کلی Overview

معماری برای دنیای واقعی: نظارت، تأخیر و هوش مصنوعی مبتنی بر سیاست Architecting for Reality: Moderation, Latency, and Policy-Driven AI

  • مرور کلی Overview

معماری برای برند و چابکی: موتور استراتژیک بازاریابی Architecting for Brand and Agility: The Strategic Marketing Engine

  • مرور کلی Overview

نقشه راه برای هوش مصنوعی آماده تولید (Production Ready) The Blueprint for Production-Ready AI

  • مرور کلی Overview

نمایش نظرات

آموزش مهندسی کانتکست برای سیستم‌های چند-عاملی (Multi-Agent)
جزییات دوره
9h 19m
10
(آخرین آپدیت)
76
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده