آموزش تسلط بر مصاحبه FDE: ۲۰۰ سوال از سطح مبتدی تا متوسط - آخرین آپدیت

دانلود FDE Interview Mastery 200 Beginner to Intermediate Questions new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: آمادگی برای مصاحبه مهندس استقرار پیشرو (Forward Deployed Engineer): ۲۰۰ سوال در ۶ موضوع کلیدی تسلط بر مبانی LLM: توکن‌ها، پنجره زمینه (Context) و پرومپت‌ها به‌کارگیری مهندسی پرومپت برای خروجی‌های قابل اعتماد هوش مصنوعی ساخت و طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) با ابزارهای کاربردی استفاده از RAG، استقرار و متدهای هوش مصنوعی در سطح سازمانی پیشنیازها: این دوره برای مهندسان هوش مصنوعی و مهندسان استقرار پیشرو (FDE) طراحی شده است که برای مصاحبه‌های فنی آماده می‌شوند. این محتوا برای متخصصانی ساخته شده است که تجربه عملی اولیه‌ای با ابزارها یا APIهای هوش مصنوعی دارند و می‌خواهند پیش از ورود به مصاحبه واقعی، دانش کاربردی خود را اعتبارسنجی کرده، تقویت کنند و به چالش بکشند. تمرکز این دوره بر موضوعاتی است که در نقش‌های واقعی مورد ارزیابی قرار می‌گیرند — مبانی LLM، مهندسی پرومپت، الگوهای Agentic AI، تکنولوژی RAG، یکپارچه‌سازی AI، استقرار و ملاحظات سازمانی — و این آموزش‌ها به جای تئوری‌های آکادمیک، بر اساس سناریوهای واقعی محیط کار است. این دوره به‌ویژه برای کسانی ارزشمند است که می‌توانند با اعتمادبه‌نفس از ابزارهای AI استفاده کنند، اما می‌خواهند قادر باشند در فشار محیط مصاحبه، نحوه و دلیل عملکرد آن‌ها را برای ذینفعان فنی و غیرفنی توضیح دهند. اگر در حال انتقال به یک نقش AI با رویکرد مشتری‌محور هستید یا صرفاً می‌خواهید مطمئن شوید که هیچ شکافی در درک شما وجود ندارد، این دوره روشی ساختاریافته و کاربردی برای تست خود از طریق ۱۶۰ سوال سناریومحور در اختیار شما قرار می‌دهد.

تسلط بر مبانی LLM و هوش مصنوعی مولد—درک کنید که توکن‌ها، پنجره‌های زمینه، دما (Temperature) و Embeddingها در لایه‌های زیرین چگونه کار می‌کنند و بتوانید مفاهیمی مانند توهم (Hallucination)، تحلیل سبک-سنگین کردن مدل‌ها و محدودیت‌های دانش (Knowledge Cutoffs) را در گفتگوهای حساس استقرار به مشتریان توضیح دهید. شما به گونه‌ای از تسلط بنیادی می‌رسید که بتوانید نه تنها به «چه چیزی»، بلکه به «چرا»ی رفتارهای غیرمنتظره مدل پاسخ دهید.
توسعه مهارت‌های مهندسی پرومپت تست شده در محیط واقعی—فراتر از نکات کلی بروید تا در تکنیک‌های Zero-shot، Few-shot و Chain-of-Thought تسلط یابید، شکست‌های رایج در پرومپت‌های محیط عملیاتی (مانند خروجی‌های متناقض یا بیش از حد طولانی) را عیب‌یابی کنید و به تیم‌های مشتری آموزش دهید تا برای نتایجی قابل اعتمادتر و تکرارپذیر، پرومپت‌های بهتری بنویسند. این‌ها همان تکنیک‌هایی هستند که برای رفع مشکل پروژه‌های آزمایشی AI و تبدیل آن‌ها به استقرار در محیط عملیاتی استفاده می‌شوند.
کسب تسلط واقعی در Agentic AI—پرتقاضاترین قابلیتی که در حال حاضر مشتریان به دنبال آن هستند. الگوی ReAct، استفاده از ابزارها، ارکستراسیون چند-عاملی و مکانیزم‌های حفاظتی Human-in-the-loop را بیاموزید تا بتوانید راهکارهای عامل‌محور را در برابر ذینفعان فنی تعریف، طراحی و دفاع کنید. همچنین حالت‌های رایج شکست عامل‌ها، از جمله حلقه‌های بی‌نهایت و انحراف استدلالی (Reasoning Drift) و نحوه طراحی مسئولانه برای جلوگیری از آن‌ها را خواهید آموخت.
کسب دانش عملی در RAG، یکپارچه‌سازی، استقرار و متدهای سازمانی—پوشش استراتژی‌های Chunking، پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)، جستجوی ترکیبی (Hybrid Search)، نرده‌های حفاظتی (Guardrails)، ارزیابی‌ها، تاخیر (Latency) و بهینه‌سازی هزینه، در کنار چشم‌انداز هوش مصنوعی مسئولانه و قوانین انطباقی که موفقیت پروژه‌های AI سازمانی را تعیین می‌کنند. این بخش شامل راهنمایی‌های کاربردی در مورد حریم خصوصی داده‌ها، ارزیابی مدل و مانیتورینگ عملیاتی است که همگی با ۲۰۰ سوال تمرینی سناریومحور از سطح مبتدی تا متوسط تقویت شده‌اند تا بتوانید آموخته‌های خود را با موقعیت‌های واقعی استقرار بسنجید.

تمرین ها و آزمونها