LinkedIn – Build with AI: SQL AI Agents in Production 2026-3

در تاریخ: 1405/06/27 10:39:24

توضیحات

دوره Build with AI: SQL AI Agents in Production. این دوره آموزشی به روش‌های ساخت و استقرار عملیاتی ایجنت‌های هوش مصنوعی مبتنی بر زبان ساخت‌یافته پرسش و پاسخ (SQL) در محیط‌های واقعی تولیدی می‌پردازد. این دوره آموزشی به فراگیران کمک می‌کند تا با بهره‌گیری از پایتون، لنگ‌چین و چارچوب‌های مدل‌های زبانی بزرگ، ایجنت‌های SQL را برای استفاده تجاری و عملیاتی آماده کنند. در گام نخست، معماری کلی ایجنت‌های هوش مصنوعی SQL با تمرکز بر ساخت یک چارچوب مستحکم که از اطلاعات قطعی بهره می‌برد، بررسی می‌شود. فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه الگوهای درخواست کارآمد ایجاد کنند، زمینه مناسب را اضافه کنند و قابلیت حافظه را به ایجنت‌ها تزریق نمایند تا به راحتی از عهده پرس‌وجوهای پیچیده و پویا برآیند. در ادامه، مباحث مربوط به تضمین ایمنی، اعتبارسنجی پرس‌وجوها و محدودیت‌های حفاظتی به طور کامل تشریح می‌شود. همچنین سیستم‌های پایش و فرآیندهای مدیریت خطا مورد ارزیابی قرار می‌گیرند تا عملکرد سیستم در شرایط مختلف تحت کنترل باشد. سپس، نحوه راه‌اندازی ثبت وقایع برای پیگیری عملکرد ایجنت با استفاده از ابزار MLflow آموزش داده می‌شود. در نهایت، نحوه پیاده‌سازی چندین ایجنت هوش مصنوعی به صورت همزمان برای پردازش داده‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرد تا سیستم‌های مقیاس‌پذیر و قدرتمندی ایجاد شوند. علاوه بر این، دوره یاد شده دیدگاه جامع و ساختاریافته‌ای را در اختیار متخصصان داده قرار می‌دهد تا بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را از مرحله ایده‌پردازی و نمونه‌سازی اولیه به محیط‌های عملیاتی و واقعی انتقال دهند. با تسلط بر ابزارهای پیشرفته و رعایت اصول امنیتی و پایداری، شرکت‌کنندگان توانایی مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی را کسب می‌کنند. این آموزش به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا با بهینه‌سازی فرآیندهای کاری و خودکارسازی تحلیل داده‌ها، بهره‌وری سیستم‌های سازمان خود را به شکل چشمگیری افزایش دهند و از بروز خطاهای احتمالی در فرآیندهای پردازشی جلوگیری کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

آشنایی با معماری سیستم: درک ساختار و نحوه طراحی پایه ایجنت‌های هوش مصنوعی SQL در محیط‌های نرم‌افزاری.
ساخت الگوهای درخواست: یادگیری نحوه نوشتن پرامپت‌ها و قالب‌های بهینه برای تعامل دقیق‌تر با مدل‌های زبانی.
مدیریت حافظه و زمینه: تزریق قابلیت حفظ تاریخچه و افزودن اطلاعات زمینه‌ای به ایجنت‌ها جهت پاسخگویی به پرسش‌های پویا.
تضمین امنیت و اعتبارسنجی: بررسی روش‌های اعتبارسنچی پرس‌وجوها و اعمال محدودیت‌های امنیتی برای جلوگیری از خطرات احتمالی.
پایش و مدیریت خطا: بررسی سیستم‌های نظارتی و فرآیندهای عیب‌یابی برای حفظ پایداری سیستم در زمان بروز خطا.
ثبت وقایع و ارزیابی عملکرد: استفاده از ابزار MLflow جهت ردیابی و سنجش میزان کارایی ایجنت‌ها در طول زمان.
پیاده‌سازی چند عاملی: یادگیری نحوه به‌کارگیری همزمان چندین ایجنت هوش مصنوعی برای پردازش موازی و پیشرفته داده‌ها.

این دوره مناسب افرادیست که

دانشمندان داده: متخصصانی که به دنبال توسعه مهارت‌های خود در زمینه پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های هوش مصنوعی هستند.
مهندسان داده: افرادی که مسئولیت طراحی، ساخت و نگهداری زیرساخت‌های پردازش داده در سازمان‌ها را بر عهده دارند.
تحلیلگران داده: کارشناسانی که می‌خواهند دانش خود را افزایش داده و مهارت‌های عملی در حوزه سیستم‌های هوشمند کسب کنند.