الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملی برای GenAI و هوش مصنوعی پیشگو

<h3>توضیح</h3> <h4>این دوره در مورد چیست؟</h4> هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده و هوش مصنوعی مولد ارزش تجاری واضحی را ارائه می‌کنند، اما هر کدام محدودیت‌ها و خطرات خاص خود را دارند. با استفاده از قابلیت‌های استدلال مستقل هوش مصنوعی عامل، اکنون می‌توانیم بر بسیاری از این محدودیت‌ها غلبه کنیم و اکنون می‌توانیم بسیاری از خطرات را کاهش دهیم. این دوره مجموعه‌ای از الگوهای طراحی هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد که به نحوه قرارگیری و استفاده مؤثر هوش مصنوعی به عنوان بخشی از راه‌حل‌های هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد اختصاص داده شده است. این امر می‌تواند منجر به سیستم‌های هوش مصنوعی شود که مستقل‌تر، متکی به خود، کارآمدتر و دقیق‌تر هستند و همچنین سیستم‌های هوش مصنوعی از نظر نحوه تعامل و ادغام انسان‌ها و برنامه‌ها با آنها بهبود می‌یابد. این دوره که برای مهندسان AI/ML و معماران راه حل هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است، با نشان دادن اینکه چگونه این فناوری ها می توانند به طور موثر در کنار هم استفاده شوند، با هدف پر کردن شکاف های بین هوش مصنوعی عامل و هوش مصنوعی پیش بینی کننده / مولد است. </p> <p>توجه: این دوره توسط Thomas Erl ایجاد شده است. ما خوشحالیم که میزبان این آموزش در کتابخانه خود هستیم.</p> <h3>مدرس</h3> <h4>چه کسی این دوره را تدریس می کند؟</h4> توماس ارل، صدای برتر لینکدین، نویسنده پرفروش، و متخصص آموزش هوش مصنوعی و فناوری دیجیتال در Arcitura. توماس 15 کتاب را تألیف کرده یا به عنوان نویسنده مشترک، و مقالات و مصاحبه هایی را در نشریاتی مانند CEO World، وال استریت ژورنال و فوربس منتشر کرده است. </p> <h3>اهداف</h3> <h4>تا پایان این دوره چه کاری می توانم انجام دهم؟</h4> <ul> <li>الگوهای اصلی طراحی هوش مصنوعی عاملی را که در بهبود مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و مولد استفاده می‌شوند، شناسایی و فهرست کنید.</li> <li>نقش خود-RAG مستقل را در بهبود دقت محتوای هوش مصنوعی مولد توضیح دهید</li> <li>توضیح دهید که چگونه خود تصحیح و منطق تصمیم گیری به بازیابی اطلاعات و اصلاح محتوا کمک می کند.</li> <li>موازی سازی مبتنی بر عامل را با تجزیه وظایف پیچیده به وظایف فرعی که به چندین سیستم هوش مصنوعی اختصاص داده شده است، اجرا کنید.</li> <li>تأثیر الگوهای استنتاج علّی را در طراحی هوش مصنوعی عاملی بر تصمیم‌گیری پیش‌بینی‌کننده، با تمرکز بر شناسایی روابط علت و معلولی و کاهش خطرات در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی، تجزیه و تحلیل کنید.</li> <li>مزایا و محدودیت‌های استفاده از الگوی طراحی گروه رای‌گیری را برای افزایش دقت پیش‌بینی در سناریوهای تصمیم‌گیری با ریسک بالا ارزیابی کنید و راه‌حل‌هایی برای بهبود قابلیت اطمینان سیستم پیشنهاد کنید.</li> </ul></p> <h3>مخاطب</h3> <h4>این دوره برای چه کسانی است؟</h4> <ul> <li>مهندسین AI</li> <li>مهندسین ML</li> <li>دانشمندان و مهندسان داده</li> <li>معماران AI</li> <li>دانشمندان پژوهش</li> <li>توسعه دهندگان نرم افزار</li> <li>مدیران پروژه در فناوری</li> <li>متخصصان هوش مصنوعی</li> <li>علاقه مندان به فناوری</li> </ul></p> <h3>پیش نیازها</h3> <h4>چه چیزی باید قبل از شرکت در این دوره بدانم؟</h4> <ul> <li>مفاهیم اصلی طراحی و معماری هوش مصنوعی عاملی</li> <li>مفاهیم اساسی معماری هوش مصنوعی پیش بینی کننده</li> <li>عامل اصلی هوش مصنوعی و عملکردهای سیستم</li> <li>درک متوسط از هوش مصنوعی مولد</li> </ul></p>