هوش مصنوعی مولد در برابر هوش مصنوعی عاملی
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت
- درک مبانی هوش مصنوعی/سیر تحول از سیستمهای مبتنی بر قواعد تا مدلهای مولد و عاملی
- آشنایی با هوش مصنوعی مولد/اینکه هوش مصنوعی مولد چگونه محتوا تولید میکند (متن، تصویر، کد، موسیقی)/ابزارهایی مانند ChatGPT ،DALL·E ،Midjourney/کاربردها در بازاریابی، طراحی، نوشتن
- ورود به دنیای هوش مصنوعی عاملی/اینکه چه چیزی یک هوش مصنوعی را عاملی میکند (خودمختاری، هدفگذاری، تصمیمگیری)/نمونههایی مانند AutoGPT و عاملهای ReAct/کاربردها در خودکارسازی، مدیریت وظایف
- مقایسهی هوش مصنوعی مولد و عاملی/تفاوتهای کلیدی در خودمختاری، حافظه، یادگیری و تعامل/چارچوبهای بصری برای تشخیص نقش آنها در سناریوهای واقعی
- تمرین عملی در مهندسی پرامپت برای مدلهای مولد، طراحی گردشکار برای سیستمهای عاملی،ملاحظات اخلاقی و محدودیتها
پیشنیازهای دوره
- در این دوره به هیچ مهارت برنامهنویسی و IT نیاز نیست.
توضیحات دوره
این دوره با دقت برای همهی افرادی طراحی شده است که به تحول هوش مصنوعی علاقهمند هستند.
به هوش مصنوعی مولد در برابر هوش مصنوعی عاملی خوش آمدید؛ یک دورهی جامع که برای روشنکردن دو رویکرد بسیار تحولآفرین در هوش مصنوعی طراحی شده است. با ادامهی تکامل هوش مصنوعی، درک تفاوت میان مدلهای مولد و سیستمهای عاملی برای توسعهدهندگان، پژوهشگران و تصمیمگیرندگان اهمیت زیادی پیدا میکند.
در این دوره، بهطور عمیق با مبانی هوش مصنوعی مولد آشنا میشوید؛ حوزهای که بر تولید محتوا از جمله متن، تصویر، کد و موارد دیگر بر اساس الگوهای آموختهشده تمرکز دارد. همچنین بررسی میکنید که مدلهایی مانند GPT و مدلهای انتشار چگونه کار میکنند، فرایندهای آموزش آنها چگونه است و چه کاربردهایی در صنایع مختلف دارند.
در مقابل، هوش مصنوعیعاملی به سیستمهایی اشاره دارد که توانایی تصمیمگیری خودکار، هدفگذاری و تعامل با محیط را دارند. این عاملها فراتر از تولید الگو عمل میکنند و رفتارهایی از خود نشان میدهند که شبیه استدلال، برنامهریزی و سازگاری است. در این دوره، چارچوبهایی مانند یادگیری تقویتی، سیستمهای چندعاملی و معماریهای نوظهور عاملی را بررسی خواهیم کرد.
از طریق درسهای جذاب، پروژههای عملی و مطالعهی موردیهای واقعی، درک روشنی از موارد زیر به دست خواهید آورد:
- تفاوتهای فنی و فلسفی میان هوش مصنوعی مولد و عاملی
- کاربردها در کسبوکار، سلامت، آموزش و رباتیک
- ملاحظات اخلاقی و پیامدهای آیندهی سیستمهای خودمختار
تا پایان این دوره، برای ارزیابی انتقادی سیستمهای هوش مصنوعی، طراحی راهحلهای هوشمند و مشارکت مؤثر در آیندهی هوش مصنوعی آماده خواهید بود.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- • علاقهمندان و مبتدیان هوش مصنوعی/یادگیری ماشین
- • دانشمندان داده و مهندسان نرمافزار
- • مدیران محصول و رهبران کسبوکار
- • هر کسی که به آیندهی هوش مصنوعی و خودکارسازی علاقهمند است.
هوش مصنوعی مولد در برابر هوش مصنوعی عاملی
-
مقدمه 01:42
-
سرفصلهای دوره 02:07
-
مقدمهای بر هوش مصنوعی 04:33
-
آشنایی با هوش مصنوعی مولد (GenAI) 04:58
-
آشنایی با هوش مصنوعی عاملی 03:14
-
تفاوتهای کلیدی در یک نگاه 03:22
-
هوش مصنوعی مولد چگونه کار میکند؟ 03:57
-
کاربردهای اصلی GenAI 04:02
-
مهندسی پرامپت برای GenAI 05:17
-
پروژهی عملی: ساخت یک تولیدکنندهی محتوا 02:52
-
معماری یک عامل هوش مصنوعی 04:04
-
الگوهای طراحی عامل 04:11
-
چارچوبهای هوش مصنوعی عاملی 03:49
-
پروژهی عملی: ساخت یک عامل پژوهشی ساده 02:13
-
چه زمانی از GenAI و چه زمانی از هوش مصنوعی عاملی استفاده کنیم؟ 03:46
-
ترکیب این دو: استفاده از GenAI درون یک عامل 04:26
-
مطالعههای موردی 04:27
-
آیندهی هوش مصنوعی و همکاری انسان با عامل 04:07
-
اخلاق و حکمرانی در هوش مصنوعی 05:05
-
استقرار و محیط عملیاتی 03:31
-
پروژهی نهایی: یک سیستم چندعاملی 01:43
-
جمعبندی دوره و گامهای بعدی 01:59
مشخصات آموزش
هوش مصنوعی مولد در برابر هوش مصنوعی عاملی
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/12
- سطح دوره:Alls
- تعداد درس:22
- مدت زمان :01:19:25
- حجم :944.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy