اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت عامل‌های هوشمند پیشرفته با LangGraph برای پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت عامل‌های هوشمند پیشرفته با LangGraph برای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ سیستم‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند و پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم پایهٔ عامل‌های هوشمند
• 3. معماری عامل‌های هوشمند
• 4. نقش پردازش زبان طبیعی در عامل‌ها
• 5. معرفی LangGraph
• 6. نصب و راه‌اندازی LangGraph
• 7. ساختار پایهٔ یک گراف در LangGraph
• 8. گره‌ها (Nodes) در LangGraph
• 9. لبه‌ها (Edges) در LangGraph
• 10. مدیریت وضعیت (State Management) در LangGraph
• 11. اجرای گراف‌ها
• 12. ابزارهای دیباگ و اشکال‌زدایی در LangGraph
• 13. کاربرد LangGraph در پردازش زبان طبیعی
• 14. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی
• 15. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 16. مدل‌های زبانی آماری
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 18. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 20. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه‌مدت (LSTMs)
• 21. واحدها با دروازه بازگشتی (GRUs)
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای متن
• 23. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 24. مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 25. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 26. معماری GPT
• 27. معماری BERT
• 28. مدل‌های زبانی متن‌باز
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 30. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا
• 31. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 32. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 33. معیارهای ارزیابی در پردازش زبان طبیعی
• 34. متریک‌های ارزیابی وظایف خاص
• 35. ساخت عامل‌های زبانی با LangGraph
• 36. تعریف گره‌های سفارشی برای پردازش زبان
• 37. اتصال گره‌های پردازش زبان به یکدیگر
• 38. مدیریت جریان داده بین گره‌ها
• 39. مثال: عامل پرسش و پاسخ
• 40. مثال: عامل خلاصه‌سازی متن
• 41. مثال: عامل ترجمه ماشینی
• 42. مثال: عامل تحلیل احساسات
• 43. مثال: عامل تولید متن خلاقانه
• 44. مثال: عامل طبقه‌بندی متن
• 45. مثال: عامل استخراج اطلاعات
• 46. مثال: عامل تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 47. مثال: عامل تشخیص روابط
• 48. مثال: عامل تشکیل گفتمان
• 49. مثال: عامل مدیریت گفتگو
• 50. عامل‌های چندوظیفه‌ای
• 51. طراحی عامل‌های پیچیده با LangGraph
• 52. استفاده از ابزارها (Tools) در عامل‌ها
• 53. اتصال عامل‌ها به APIها
• 54. مدیریت حافظه در عامل‌ها
• 55. استراتژی‌های جستجو و برنامه‌ریزی
• 56. عامل‌های مبتنی بر استدلال
• 57. عامل‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 58. ارزیابی و بهبود عامل‌های زبانی
• 59. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها
• 60. مقیاس‌پذیری عامل‌های زبانی
• 61. مسائل اخلاقی در عامل‌های هوشمند
• 62. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 63. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 64. مسئولیت‌پذیری در عامل‌های هوشمند
• 65. ملاحظات شرعی در پردازش زبان طبیعی
• 66. کاربرد عامل‌های هوشمند در حوزه‌های مختلف
• 67. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 68. کاربرد در پژوهش و علم
• 69. کاربرد در صنعت و تجارت
• 70. کاربرد در خدمات مشتری
• 71. کاربرد در سلامت
• 72. کاربرد در حکمرانی و خدمات عمومی
• 73. آیندهٔ عامل‌های هوشمند و پردازش زبان طبیعی
• 74. چالش‌های پیش رو
• 75. روندهای نوظهور
• 76. توسعهٔ پایدار عامل‌های هوشمند
• 77. ملاحظات قانونی در توسعهٔ عامل‌های هوشمند
• 78. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 79. چارچوب‌های حقوقی فناوری‌های نوین
• 80. استانداردهای فنی و بین‌المللی
• 81. مقایسهٔ رویکردها در توسعهٔ عامل‌ها
• 82. روش‌های طراحی معماری‌های منعطف
• 83. استفاده از الگوهای طراحی نرم‌افزار
• 84. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های عامل
• 85. تست و اعتبارسنجی عامل‌ها
• 86. مستندسازی فنی عامل‌ها
• 87. مدیریت چرخهٔ عمر عامل‌های هوشمند
• 88. آموزش مداوم عامل‌ها
• 89. تکامل عامل‌ها در طول زمان
• 90. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 91. ساخت یک عامل پرسش و پاسخ پیشرفته
• 92. طراحی یک عامل خلاصه‌ساز متون خبری
• 93. توسعهٔ یک عامل ترجمهٔ تخصصی
• 94. ساخت یک عامل تحلیل احساسات برای شبکه‌های اجتماعی
• 95. ایجاد یک عامل تولید محتوای متنی برای وبلاگ
• 96. ساخت یک عامل طبقه‌بندی اسناد حقوقی
• 97. توسعهٔ یک عامل استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 98. طراحی یک عامل تشخیص موجودیت نام‌دار فارسی
• 99. ساخت یک عامل تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 100. توسعهٔ یک عامل مدیریت مکالمات مشتریان