Agentic AI Notes - Learn AI

NoobDev7‏

آگهی دارد

درباره این برنامه

به آینده مهندسی نرم‌افزار خوش آمدید. با یادداشت‌های هوش مصنوعی Agentic، به دنیای سیستم‌های خودگردان قدم بگذارید - کتابچه راهنمای تعاملی قطعی شما برای تسلط بر عامل‌های هوش مصنوعی، هماهنگی‌های LLM و تولید افزوده بازیابی (RAG).

چه توسعه‌دهنده‌ای باشید که به دنبال ساخت نرم‌افزار خودگردان است، چه یک مهندس هوش مصنوعی که در حال اصلاح خطوط لوله RAG است، یا یک دانشجوی علوم کامپیوتر که در حال بررسی چارچوب‌های پیشرفته است، این برنامه یک مسیر یادگیری ساختاریافته و مختصر برای ساخت برنامه‌های عامل‌گرای دنیای واقعی ارائه می‌دهد.

🌟 نکات برجسته و ویژگی‌های کلیدی

🎯 محتوای متمرکز بر توسعه‌دهندگان از مطالب اضافی صرف‌نظر کنید. الگوهای طراحی پیچیده را از طریق یادداشت‌های پرسش و پاسخ تعاملی و تمیز، همراه با توضیحات ساختاری و مفاهیم منطق کدنویسی، بیاموزید. هر موضوع برای ایجاد درک عملی شما از استدلال LLM ساختار یافته است.

🧠 آزمون‌های مهارت تعاملی آموخته‌های خود را تقویت کنید. در آزمون‌های سفارشی و تطبیقی ​​​​شرکت کنید که درک شما از منطق عامل، زنجیره‌سازی سریع و حلقه‌های ارزیابی را می‌سنجند. نمرات خود را پیگیری کنید تا به مهارت‌های فنی خود اعتماد کنید.


📈 داشبورد و ردیابی پیشرفت مسیر یادگیری خود را زیر نظر بگیرید! آمار تکمیل خود را در تمام دروس اصلی پیگیری کنید، ببینید چند بخش را تکمیل کرده‌اید و ثبات ایجاد کنید.


🔖 سیستم نشانک‌گذاری سفارشی: معماری‌های مهم، الگوهای برنامه‌ریزی یا ارجاعات منطق کد را برای دسترسی سریع در آینده در فهرست مطالعه شخصی خود ذخیره کنید. برگه تقلب سفارشی خود را بسازید.


📱 رابط کاربری ممتاز با در نظر گرفتن خوانایی طراحی شده است. انتقال‌های روان، طرح‌بندی‌های تمیز و تم‌های تطبیقی ​​تیره/روشن که برای چشم مناسب هستند و به شما امکان می‌دهند به راحتی روی خواندن و یادگیری تمرکز کنید.


📖 برنامه درسی و ماژول‌های دقیق


🗺️ ماژول 1: مبانی هوش مصنوعی عامل گذار از دستورالعمل‌های ساده و خطی به حلقه‌های اجرای خودکار. حلقه اصلی را بیاموزید: ادراک، استدلال و عمل. درک کنید که چگونه دستورالعمل‌های سیستم، رفتارهای مدل‌سازی شده و ورودی‌های کاربر، اقدامات خودکار را شکل می‌دهند.


📐 ماژول 2: معماری‌ها و برنامه‌ریزی عامل‌ها منطق ساختاری عامل‌ها را درک کنید. بر چارچوب‌های ReAct (دلیل + عمل)، حلقه‌های خوداندیشی، گردش‌های کاری برنامه‌ریزی و حل و زنجیره افکار مسلط شوید. یاد بگیرید که چگونه عامل‌ها اهداف پیچیده را به زیروظایف کوچک‌تر تجزیه می‌کنند.

💾 ماژول ۳: مدیریت حافظه و زمینه، بررسی کنید که چگونه عامل‌ها در طول زمان وضعیت را حفظ می‌کنند. با استفاده از پایگاه‌های داده برداری، جستجوی معنایی، جاسازی‌ها و بهینه‌سازی پنجره زمینه، به تاریخچه چت کوتاه‌مدت، حافظه بلندمدت بپردازید. یاد بگیرید که عامل‌هایی بسازید که تعاملات گذشته کاربر را به خاطر می‌سپارند.

🔧 ماژول ۴: ابزارها و فراخوانی توابع، یاد بگیرید که چگونه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) با دنیای فیزیکی تعامل دارند. عامل‌ها را با APIهای خارجی، پایگاه‌های داده، موتورهای وب اسکرپینگ، اجراکننده‌های کد و ابزارهای سیستم محلی متصل کنید تا محاسبات را انجام دهند، وب را جستجو کنند و داده‌های زنده را دریافت کنند.

👥 ماژول ۵: سیستم‌های چندعاملی و هماهنگ‌سازی، همکاری را هماهنگ کنید. سلسله مراتب سرپرست-کارمند، بحث‌های مشارکتی، شبکه‌های نقش‌آفرینی تخصصی و الگوهای ارتباطی را با استفاده از چارچوب‌هایی مانند CrewAI، AutoGen و LangGraph مطالعه کنید.

🔬 ماژول ۶: ارزیابی، آزمایش و تولید برنامه‌های عامل خود را برای استقرار آماده کنید. معیارهای ارزیابی (RAGAS، G-Eval)، اشکال‌زدایی ردیابی‌های عامل، مدیریت هزینه‌های API، کاهش تأخیر و نظارت بر عملکرد در محیط‌های دنیای واقعی را بیاموزید.

🎯 این برنامه برای چه کسانی است؟

• مهندسان نرم‌افزار: گذار از برنامه‌نویسی سنتی به یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با درک الگوهای عامل. • دانشمندان هوش مصنوعی و داده: تسلط بر خطوط لوله RAG و چارچوب‌های هماهنگی چندعاملی. • دانشجویان و محققان: مبانی دانشگاهی و عملی هوش مصنوعی عامل را بررسی کنید. • مدیران محصول: قابلیت‌ها و محدودیت‌های عامل‌های هوش مصنوعی را برای طراحی محصولات بهتر درک کنید.

⚡ کنترل موج بعدی محاسبات را به دست بگیرید. مجموعه مهارت‌های توسعه نرم‌افزار خود را متحول کنید و شروع به ساخت سیستم‌هایی کنید که می‌توانند فکر کنند، برنامه‌ریزی کنند و اجرا کنند.


همین امروز Agentic AI Notes را دانلود کنید و تخصص Agentic خود را بسازید! 🤖💡