دوره آموزشی ارزیابیهای هوش مصنوعی: مبانی و مثالهای عملی
2 ساعت 7 دقیقهمبتدی2025-09-22
مدرسین

Mahesh Yadav
جزئیات دوره
عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents) به ما کمک میکنن کارهای بیشتری انجام بدیم و در زمان و هزینه صرفهجویی کنیم. با اینکه ساخت عاملهای AI از همیشه راحتتر شده، اما ارزیابی عملکردشون هنوز میتونه چالشبرانگیز باشه.
در این دوره، مشاور هوش مصنوعی مولد، Mahesh Yadav، تکنیکهایی رو به شما آموزش میده که میتونین از صفر تا حرفهای در ارزیابی AI Agents پیش برین. یاد میگیرید چطور برنامه ارزیابی عاملهای AI خودتون رو طراحی و پیادهسازی کنین و اون رو در مقیاس بزرگ اجرا کنید. همچنین نکات و ترفندهایی که زمان و هزینه شما رو صرفهجویی میکنه رو بررسی میکنید تا یک استراتژی کامل برای ارزیابی و تست عاملهای AI بسازید و عملیاتی کنید.
بعد از اتمام این دوره، شما یک برنامه جامع ارزیابی برای تست عاملهای AI خواهید داشت که میتونه در تولید و توسعه پروژههای واقعی استفاده بشه.
اهداف یادگیری
تعریف نیازمندیها برای ارزیابی و انتخاب مدلهای پایه مناسب برای عاملهای AI.
ایجاد برنامه ارزیابی انسانی قوی که امکان ساخت و انتشار AI Agents در محیط تولید رو فراهم کنه.
گسترش ارزیابیها با کمک AI، چه با ابزارهای آماده و چه با LLMهای سفارشی به عنوان داور.
درک، شناسایی و پیادهسازی یک برنامه ارزیابی مقیاسپذیر برای عاملهای AI.
استفاده از روشهای عملی و هوشمندانه برای بهبود کیفیت و عملکرد عاملهای AI.
آماده شدن برای توسعه، تست و بهبود مستمر عاملهای AI در پروژههای واقعی.
در این دوره، مشاور هوش مصنوعی مولد، Mahesh Yadav، تکنیکهایی رو به شما آموزش میده که میتونین از صفر تا حرفهای در ارزیابی AI Agents پیش برین. یاد میگیرید چطور برنامه ارزیابی عاملهای AI خودتون رو طراحی و پیادهسازی کنین و اون رو در مقیاس بزرگ اجرا کنید. همچنین نکات و ترفندهایی که زمان و هزینه شما رو صرفهجویی میکنه رو بررسی میکنید تا یک استراتژی کامل برای ارزیابی و تست عاملهای AI بسازید و عملیاتی کنید.
بعد از اتمام این دوره، شما یک برنامه جامع ارزیابی برای تست عاملهای AI خواهید داشت که میتونه در تولید و توسعه پروژههای واقعی استفاده بشه.
اهداف یادگیری
تعریف نیازمندیها برای ارزیابی و انتخاب مدلهای پایه مناسب برای عاملهای AI.
ایجاد برنامه ارزیابی انسانی قوی که امکان ساخت و انتشار AI Agents در محیط تولید رو فراهم کنه.
گسترش ارزیابیها با کمک AI، چه با ابزارهای آماده و چه با LLMهای سفارشی به عنوان داور.
درک، شناسایی و پیادهسازی یک برنامه ارزیابی مقیاسپذیر برای عاملهای AI.
استفاده از روشهای عملی و هوشمندانه برای بهبود کیفیت و عملکرد عاملهای AI.
آماده شدن برای توسعه، تست و بهبود مستمر عاملهای AI در پروژههای واقعی.
مهارت ها
AI Productivity ToolsArtificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence for BusinessArtificial Intelligence (AI)Business Software and ToolsOne-Off
سرفصل ها
مقدمه
- قدرت عاملهای هوش مصنوعی و ارزیابیهای هوش مصنوعی
معرفی عوامل هوش مصنوعی و ارزیابیها
- نسخه آزمایشی سیستمهای ارزیابی انسانی و خودکار کاملاً کاربردی
- عوامل هوش مصنوعی چیستند؟
- چرا بسیاری از عوامل هوش مصنوعی شکست میخورند
- درک خندق در عاملهای هوش مصنوعی
- ارزیابی خندق و ستون فقرات عوامل هوش مصنوعی شما
- چالشهای تنظیم ارزیابیهای اختصاصی هوش مصنوعی
مدلهای بنیادی و معیارها در هوش مصنوعی
- مقدمهای بر مدلهای پایه هوش مصنوعی
- الزامات اساسی برای ارزیابی مدل
- الزامات ارزیابی مدل را تعریف کنید
- درک و استفاده از معیارها
- آزمایشگاه عملی - انتخاب مدل مناسب با تحلیل معیار
استراتژیهای ارزیابی دستی و تست سطح اجزای هوش مصنوعی
- تجزیه عاملهای هوش مصنوعی به اجزای ارزیابیکننده
- شناسایی اجزای پرخطر یا اجزایی که ارزیابی آنها دشوار است
- ارزیابی دستی با معیارها
- تعریف معیارهای ارزیابی از MVP تا GA
- آزمایشگاه عملی - ارزیابی خودکار کد Vibe با استفاده از Cursor
- آزمایشگاه عملی - خودکارسازی ارزیابی هوش مصنوعی با استفاده از LLM به عنوان داور
بررسی عمیق تکنیکها و معیارهای ارزیابی خودکار
- بررسی عمیق معیارهای ارزیابی برای عوامل هوش مصنوعی
- آزمایشگاه عملی - ساخت یک ارزیاب خودکار
- تیم قرمز - مقیاسبندی ارزیابیهای خودکار بدون در نظر گرفتن حقایق پایه
- ارزیابی مداوم با نظارت و هشدارهای بلادرنگ
نتیجهگیری
- قدم بعدی چیست؟
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی ابزارهای مولد هوش مصنوعی برای بهره وری و تحقیق
- دوره آموزشی هوش مصنوعی عاملمحور: چارچوبی برای برنامهریزی و اجرا
- دوره آموزشی الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملمحور مبتنی بر فضای ابری
- دوره آموزشی ساخت عوامل هوش مصنوعی با API پاسخهای OpenAI
- دوره آموزشی چالش هوش مصنوعی ۱۰ در ۱۰
- دوره آموزشی کدنویسی وایب برای ساخت اولین اپلیکیشن هوش مصنوعی با Lovable و n8n (بدون نیاز به کدنویسی)
- دوره آموزشی پروتکل زمینه مدل (MCP) برای مبتدیان
- دوره آموزشی از پرامپت تا محصول در کمتر از یک ساعت: ساخت اپلیکیشنهای هوش مصنوعی با Nano Banana