آموزش مهندسی و استقرار هوش مصنوعی (AI Engineering and Deployment) - آخرین آپدیت

مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و TensorFlow Introduction to Machine Learning and TensorFlow

• یادگیری ماشین چیست؟ What is Machine Learning?

• مقدمه‌ای بر TensorFlow Introduction to TensorFlow

• مقایسه TensorFlow با سایر فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین TensorFlow vs. Other Machine Learning frameworks

• نصب TensorFlow Installing TensorFlow

• تنظیم محیط توسعه Setting up your Development Environment

• تایید نصب Verifying the Installation

• مقدمه‌ای بر تنسورها (Tensors) Introduction to Tensors

• عملیات تنسوری Tensor Operations

• ثابت‌ها، متغیرها و Placeholderها Constants, Variables, and Placeholders

• گراف محاسباتی TensorFlow TensorFlow Computational Graph

• ایجاد و اجرای جلسه (Session) در TensorFlow Creating and Running a TensorFlow Session

• مدیریت گراف‌ها و جلسات Managing Graphs and Sessions

• ساخت یک شبکه عصبی ساده Feedforward Building a Simple Feedforward Neural Network

• توابع فعال‌ساز (Activation Functions) Activation Functions

• توابع هزینه و بهینه‌سازها Loss Functions and Optimizers

• مقدمه‌ای بر رابط برنامه‌نویسی Keras Introduction to Keras API

• ساخت مدل‌های پیچیده با Keras Building Complex Models with Keras

• آموزش و ارزیابی مدل‌ها Training and Evaluating Models

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) Introduction to CNNs

• ساخت و آموزش CNNها با TensorFlow Building and Training CNNs with TensorFlow

• یادگیری انتقالی با CNNهای پیش‌آموزش‌دیده Transfer Learning with Pre-trained CNNs

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) Introduction to RNNs

• ساخت و آموزش RNNها با TensorFlow Building and Training RNNs with TensorFlow

• کاربردهای RNNها: مدل‌سازی زبان و پیش‌بینی سری زمانی Applications of RNNs: Language Modeling, Time Series Prediction

• ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌ها Saving and Loading Models

• استفاده از TensorFlow Serving برای استقرار مدل TensorFlow Serving for Model Deployment

• استفاده از TensorFlow Lite برای دستگاه‌های موبایل و جاسازی شده TensorFlow Lite for Mobile and Embedded Devices

• مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده با TensorFlow Introduction to Distributed Computing with TensorFlow

• چارچوب اجرای توزیع‌شده در TensorFlow TensorFlow's Distributed Execution Framework

• مقیاس‌پذیری TensorFlow با TensorFlow Serving و Kubernetes Scaling TensorFlow with TensorFlow Serving and Kubernetes

• مقدمه‌ای بر TFX Introduction to TFX

• ساخت خط لوله (Pipeline) یادگیری ماشین سرتاسری با TFX Building End-to-End ML Pipelines with TFX

• اعتبارسنجی، تبدیل و استقرار مدل با TFX Model Validation, Transform, and Serving with TFX

• طبقه‌بندی تصاویر Image Classification

• پردازش زبان طبیعی (NLP) Natural Language Processing

• سیستم‌های توصیه‌گر Recommender Systems

• تشخیص اشیاء Object Detection

• ساخت مدل تحلیل احساسات Building a Sentiment Analysis Model

• ایجاد سیستم تشخیص تصویر Creating an Image Recognition System

• توسعه مدل پیش‌بینی سری زمانی Developing a Time Series Prediction Model

• پیاده‌سازی چت‌بات Implementing a Chatbot

• شبکه‌های مولد رقابتی (GANs) Generative Adversarial Networks (GANs)

• یادگیری تقویتی با TensorFlow Reinforcement Learning with TensorFlow

• یادگیری ماشین کوانتومی با TensorFlow Quantum Quantum Machine Learning with TensorFlow Quantum

• مستندات و آموزش‌های TensorFlow TensorFlow Documentation and Tutorials

• دوره‌های آنلاین و کتاب‌ها Online Courses and Books

• انجمن‌ها و انجمن‌های گفتگو TensorFlow TensorFlow Community and Forums

• خلاصه‌ای از مفاهیم کلیدی Summary of Key Concepts

• گام‌های بعدی در مسیر یادگیری TensorFlow Next Steps in Your TensorFlow Journey

عامل‌های هوش مصنوعی برای مبتدیان AI Agents for Beginners

• درک عامل‌های هوش مصنوعی و نحوه عملکرد آن‌ها Understanding AI Agents - How AI Agents Function

• مقدمه‌ای بر عامل‌های هوش مصنوعی Introduction to AI Agents

• انواع عامل‌های هوش مصنوعی Types of AI Agents

• فناوری‌های پشت عامل‌های هوش مصنوعی: یادگیری ماشین و عامل‌ها Technologies Behind AI Agents - Machine Learning and AI Agents

• پردازش زبان طبیعی در عامل‌های هوش مصنوعی Natural Language Processing in AI Agents

• عامل‌های هوش مصنوعی در رباتیک AI Agents in Robotics

• چارچوب‌ها و معماری‌های عامل هوش مصنوعی AI Agent Frameworks & Architectures - AI Agent Development Frameworks

• مروری بر AutoGPT برای عامل‌های هوش مصنوعی Overview of AutoGPT for AI Agents

• چارچوب IBM Bee برای عامل‌های هوش مصنوعی IBM Bee Framework for AI Agents

• استفاده از LangGraph برای عامل‌های هوش مصنوعی وضعیت‌دار LangGraph for Stateful AI Agents

• استفاده از CrewAI برای عامل‌های هوش مصنوعی همکار CrewAI for Collaborative AI Agents

• کاربردهای عامل‌های هوش مصنوعی در عملیات تجاری Applications of AI Agents - AI Agents in Business Operations

• عامل‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی AI Agents in Healthcare

• عامل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی AI Agents in Financial Systems

• عامل‌های هوش مصنوعی در حوزه سرگرمی AI Agents in Entertainment

• عامل‌های هوش مصنوعی در خانه‌های هوشمند و IoT AI Agents in Smart Homes and IoT

• روند‌های آینده و پیامدهای اخلاقی: آینده عامل‌های هوش مصنوعی Future Trends and Ethical Implications - The Future of AI Agents

• اخلاق در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی Ethics in AI Agent Development

• چالش‌های قانونی و مقرراتی برای عامل‌های هوش مصنوعی Legal and Regulatory Challenges for AI Agents

• تأثیرات گسترده‌تر عامل‌های هوش مصنوعی: اثرات اجتماعی و اقتصادی Broader Impact of AI Agents - Social and Economic Impacts of AI Agents

• عامل‌های هوش مصنوعی و همکاری با انسان AI Agents and Human Collaboration

• نقش عامل‌های هوش مصنوعی در تحقیقات علمی The Role of AI Agents in Scientific Research

• عامل‌های هوش مصنوعی در امنیت عمومی و دفاع ملی AI Agents in Public Safety and National Defense

تبریک و پایان دوره Congratulations

• تبریک و با آرزوی موفقیت Congratulations and Best of Luck