الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملی برای GenAI و هوش مصنوعی پیشبینیکننده
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
هوش مصنوعی پیشبینیکننده و Generative AI ارزش تجاری واضحی ارائه میدهند، اما هرکدام محدودیتها و ریسکهای خاص خود را دارند. با بهرهگیری از قابلیتهای استدلال خودمختار هوش مصنوعی عاملی، ما اکنون میتوانیم بر بسیاری از آن محدودیتها غلبه کنیم و ریسکهای زیادی را کاهش دهیم. در این دوره، صدای برتر لینکدین و نویسنده پرفروش، توماس ارل، مجموعهای از الگوهای طراحی هوش مصنوعی را پوشش میدهد که به این موضوع اختصاص دارند که چگونه میتوان از هوش مصنوعی عاملی بهطور مؤثر به عنوان بخشی از راهحلهای هوش مصنوعی پیشبینیکننده Generative AI استفاده کرد.
این کار میتواند منجر به سیستمهای هوش مصنوعی خودمختار، خودکفا، کارآمد و دقیق و همچنین سیستمهای هوش مصنوعی بهبود یافته با توجه به چگونگی تعامل و یکپارچهسازی انسانها و اپلیکیشنها با آنها، شود. هدف این دوره که برای مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و معماران راهحلهای هوش مصنوعی طراحی شده است، پر کردن شکافهای بین هوش مصنوعی عاملی و هوش مصنوعی پیشبینیکننده و Generative AI از طریق نشان دادن چگونگی استفاده موثر از این فناوریها با یکدیگر است.
الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملی برای GenAI و هوش مصنوعی پیشبینیکننده
-
مقدمه 0:00:58
-
آنچه باید بدانید 0:00:50
-
عاملهای هوش مصنوعی و سیستمهای هوش مصنوعی 0:02:05
-
الگوهای طراحی دانش و استدلال 0:00:39
-
self-RAG خودمختار 0:03:49
-
کشف و مهندسی ویژگی خودکار 0:02:42
-
استنتاج علی 0:03:23
-
الگوهای طراحی ارکستراسیون و ایجاد 0:00:44
-
موازیسازی مبتنی بر عامل 0:03:29
-
تولید سلسلهمراتبی 0:05:19
-
گروه رأیگیری 0:04:14
-
الگوهای طراحی یادگیری تطبیقی و اعتبارسنجی 0:00:52
-
تشدید ارزیابی 0:04:53
-
خوداصلاحی خودمختار 0:04:44
-
آموزش مجدد فعالانه 0:05:10
-
استقرار مدل سایه 0:05:56
-
گامهای بعدی 0:00:44
مشخصات آموزش
الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملی برای GenAI و هوش مصنوعی پیشبینیکننده
- تاریخ به روز رسانی: 1404/10/04
- سطح دوره:پیشرفته
- تعداد درس:17
- مدت زمان :0:50:31
- حجم :134.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy