آموزش پیاده‌سازی عوامل هوش مصنوعی مولد (GenAI Agents) - آخرین آپدیت

دانلود Implementation of GenAI Agents

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: این دوره یک معرفی سریع و عملی به دنیای عوامل هوش مصنوعی (AI Agents) است که برای معماران و نوآوران مشتاق در حوزه AI ایده‌آل است. در تنها ۷۵ دقیقه، مهارت‌های لازم برای ساخت عوامل هوش مصنوعی که قادر به درک، استدلال و اقدام در سناریوهای واقعی هستند را کسب خواهید کرد. با تمرکز بر بهره‌وری و توسعه کاربردی، شما مستقیماً وارد مرحله کدنویسی می‌شوید و تکنیک‌هایی را می‌آموزید که برای پروژه‌های آینده مقیاس‌پذیر باشند. این دوره برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و تحلیلگران کسب‌وکار که به دنبال پیاده‌سازی AI در سناریوهای واقعی هستند، طراحی شده است. اگر علاقه‌مند به گسترش مهارت‌های فنی خود و کسب تجربه عملی در توسعه AI Agent هستید، این دوره نقطه شروع مناسبی است. چه هدف شما ارتقای اپلیکیشن‌های موجود باشد، چه کاوش در راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و چه جان بخشیدن به ایده‌های جدید، این دوره شما را به مهارت‌های ضروری برای نوآوری‌های مبتنی بر AI مجهز می‌کند. این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده است که برای یادگیرندگانی با درک پایه از برنامه‌نویسی پایتون و آشنایی کلی با مفاهیم هوش مصنوعی قابل دسترسی باشد؛ تخصص پیشرفته در AI مورد نیاز نیست. برای مشارکت کامل، به یک کامپیوتر با اتصال اینترنت پایدار نیاز دارید، زیرا دوره شامل تمرینات کدنویسی عملی و حل مسئله تعاملی است. اشتیاق به یادگیری گام‌به‌گام عملی و کاربردهای واقعی کلید موفقیت در این دوره است، زیرا بر ترکیبی از تئوری و پیاده‌سازی فوری تأکید دارد. در پایان این دوره، یادگیرندگان مهارت‌های لازم برای به‌کارگیری اصول اصلی معماری عوامل هوش مصنوعی را کسب کرده و قادر خواهند بود یک سیستم عامل پایه را طراحی و پیاده‌سازی کنند. شما توانایی ایجاد یک محیط توسعه کارآمد برای ساخت و تست عوامل هوش مصنوعی خود را به دست می‌آورید که منجر به تسهیل جریان‌های کاری و فرآیندهای تست می‌شود. علاوه بر این، یک عامل هوش مصنوعی کاملاً کاربردی را با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain یا AutoGen توسعه داده و یاد می‌گیرید که عملکرد آن را از طریق ادغام ویژگی‌های پیشرفته ارزیابی و بهینه کنید تا اثربخشی و سازگاری عامل شما در کاربردهای واقعی افزایش یابد.

سرفصل ها و درس ها

پیاده‌سازی عوامل هوش مصنوعی مولد Implementation of GenAI Agents

معرفی دوره و آشنایی با مدرس Introduction to the Course & Meet Your Instructor
مبانی معماری عوامل هوش مصنوعی Fundamentals of AI Agent Architecture
طراحی نقشه راه عامل هوش مصنوعی شما Architecting Your AI Agent's Blueprint
طراحی هسته تصمیم‌گیرنده عامل Designing Your Agent's Decision-Making Core
ترسیم جریان تعاملات عامل Mapping Your Agent's Interaction Flow
ساختاربندی پایگاه دانش عامل Structuring Your Agent's Knowledge Base
راه‌اندازی آزمایشگاه توسعه هوش مصنوعی Constructing Your AI Development Lab
یکپارچه‌سازی فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های AI Integrating AI Frameworks and Libraries
پیاده‌سازی عامل با LangChain و AutoGen Implementing Your Agent with LangChain/AutoGen
کدنویسی قابلیت‌های اصلی عامل Coding Core Agent Functionalities
ارزیابی عملکرد عامل هوش مصنوعی Evaluating Your AI Agent's Performance
ارتقای عامل با قابلیت‌های حافظه Enhancing Your Agent with Memory Capabilities
بهینه‌سازی عامل با ابزارهای پیشرفته Optimizing Your Agent with Advanced Tools
تنظیم دقیق دستیار هوش مصنوعی برای حداکثر بازدهی Fine-Tuning Your AI Assistant for Peak Performance
تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey