هوش‌مصنوعی با کافه‌تدریس پرو

⭕️ یک روز تا پایان: تخفیف ویژه ➕ هدایای اختصاصی ➕ ثبت‌نام ۴ قسطه
بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی

🔈 بوتکمپی متفاوت از آموزش تا بازارکار، تجربه‌ای متفاوت برای یادگیری مهارتی که یکی از مهمترین مسیرهای آینده هوش مصنوعی و توسعه محصولات هوشمنده.

🎁 هدایای ویژه ثبت‌نامی‌های بوتکمپ تا یکشنبه (فرداشب):

📌 کد تخفیف ۵۰۰هزار تومانی: AI4545
📌 کارگاه آنلاین پرسونال برندینگ و لینکدین
📌 جلسه خصوصی بررسی رزومه و مسیر شغلی
📌 یک میلیون تومان اعتبار استفاده از API کلاد و GPT

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

🗓 شروع دوره: ۱۵ مهرماه
🚨 برای دیدن اطلاعات کامل، روی لینک کلیک کن:

📎 https://cafetadris.com/agenticai
📎 https://cafetadris.com/agenticai

@Cafetadrispro | کافه‌تدریس‌پرو

😎 یه قناری جدید وارد دنیای AI شده؛ ولی هنوز معلوم نیست صاحبش کیه!

🔴 مدل جدیدی به اسم Pixel Canary به‌صورت Stealth روی Vercel AI Gateway منتشر شده و فعلاً میشه رایگان امتحانش کرد. چیزی که فعلاً درباره این مدل مرموز می‌دونیم اینه که تمرکز اصلیش روی Coding، ساخت اپلیکیشن، Refactoring و توسعه رابط کاربریه.
🔴 توی ارزیابی‌های Next.js هم تونسته ۲۸ تا از ۳۱ تسک رو انجام بده و به نرخ موفقیت حدود ۹۰٪ برسه. وقتی مستندات Next.js هم در اختیارش قرار گرفته، این عدد به نزدیک ۹۷٪ رسیده.
👀 اما نکته جالب ماجرا اینه که هنوز سازنده واقعی Pixel Canary مشخص نشده. همین باعث شده توی Reddit حدس‌های مختلفی شروع بشه؛ بعضی‌ها می‌گن شاید پای Google و Gemini وسط باشه، بعضی‌ها هم سراغ شرکت‌های دیگه رفتن، ولی فعلا هیچ‌کدوم تأیید نشده.
🤣 خلاصه فعلا یه قناری داریم که خوب کد می‌زنه، رایگان هم هست، ولی صاحبش هنوز پیداش نشده!
🔴 البته یک نکته مهم هم هست، طبق توضیح Vercel، Promptها و Responseهایی که برای این مدل می‌فرستید ممکنه برای آموزش و بهبودش استفاده بشن. پس برای تست پروژه‌های کدنویسی جذابه؛ ولی فعلا اطلاعات حساس و پروژه محرمانه شرکت رو ندید دست این پرنده ناشناس!

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

✅ توی وبینار بعدی هوش‌مصنوعی، قراره چی بسازیم؟

🔴 از پیام مشتری تا پاسخ هوشمند؛
ساخت یک تیم AI Agent برای پشتیبانی مشتری

🎙 رضا شکرزاد

🚀 بعد از ساخت اولین Agent، وقتشه چند Agent رو کنار هم قرار بدیم. توی وبینار پیش‌رو قراره یک سیستم چندعاملی واقعی برای پشتیبانی مشتری طراحی کنیم.

🎯 سرفصل‌های وبینار:
🟠 آشنایی با سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
🟠 نقش‌های مختلف Agentها در یک تیم هوشمند
🟠 ارتباط و همکاری چند Agent با یکدیگر
🟠 ساخت یک سیستم پشتیبانی مشتری با چند Agent
🟠 کاربردهای واقعی Multi-Agent در کسب‌وکارها
🟠 ساخت یک سیستم چندعاملی در یک Coding Session زنده

🤖 از یک دستیار هوشمند تا یک تیم کامل از Agentها؛ مسیر ساخت سیستم‌های هوشمند رو یاد بگیر!

🗓 دوشنبه | ۶ مهر ساعت ۲۰
🚨 برای ثبت‌نام رایگان کلیک کن:

👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026
👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

❓ چطور از AI استفاده کنیم، بدون اینکه جای ما فکر کنه؟

🔴 این روزها خیلی راحت می‌تونیم یه موضوع رو به هوش مصنوعی بدیم و چند ثانیه بعد، یه متن کامل تحویل بگیریم؛ ولی یه سؤال مهم وجود داره: اگه همیشه فکر کردن، نوشتن و تصمیم گرفتن رو به AI بسپریم، خودمون کجای این فرآیندیم؟
یکی از راه‌ها اینه که به‌جای حذف AI، جای درستش رو توی فرایند مشخص کنیم.
مثلاً می‌تونیم کار رو به سه مرحله تقسیم کنیم:
🔍 قبل از شروع، از AI کمک بگیر
برای تحقیق اولیه، دیدن موضوع از زاویه‌های مختلف، شناخت گزینه‌های بیشتر یا پیدا کردن ایده‌هایی که شاید خودت بهشون فکر نکرده باشی.
✍️ موقع فکر کردن و نوشتن، خودت دست به کار شو
ایده اصلی رو انتخاب کن، تصمیم بگیر چی مهم‌تره و پیش‌نویس خودت رو بنویس. این دقیقا همون بخشی از کاره که خودِ فکر کردن اتفاق می‌افته.
🧠 آخر کار، دوباره AI رو وارد کن
مثلاً برای پیدا کردن ایرادهای نگارشی، غلط‌های املایی یا بازبینی متن؛ بدون اینکه ایده و حرف اصلیت رو بهش بسپری.
💡 در واقع AI می‌تونه برای باز کردن فضای ایده‌ها خیلی مفید باشه؛ ولی جایی که باید بین اون ایده‌ها انتخاب کنی و به نتیجه برسی، بهتره خودت پشت فرمون باشی.
شاید مسئله این نباشه که «از AI استفاده کنیم یا نه؟»
مسئله اینه که کجای فرآیند ازش استفاده کنیم.

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

💡 مفهوم Agentic Workflow

رضا شکرزاد توی این قسمت از سلسله وبینارهای هوش مصنوعی مسیر ورود به دنیای AI Agentها، در مورد این موضوع صحبت میکنه.

🔈 سری جدید این سلسله وبینارهای رایگان شروع شده. یادت نره ثبت نام کنی.

📌 برای ثبت نام رایگان سری جدید، اینجا کلیک کن:
👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026
👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

📚 مرور هفته؛ مهم‌ترین مطالب هوش مصنوعی کافه‌تدریس

✅ شروع مسیر Agentها
✅ مسیر یادگیری AI Agentها؛ از کجا شروع کنیم؟
✅ پشت صحنه یک Agent چه خبره؟
✅ مفهوم Harness به زبان ساده
✅ ۵ نوع Agent که باید بشناسی
✅ امنیت Agentها؛ از تهدیدهای احتمالی تا راهکارهای محافظتی
✅ ۵ پلاگین کاربردی Claude Code
✅ تفاوت Single-Agent و Multi-Agent به زبان ساده
✅ آشنایی با Skill و Plugin
✅ پروتکل MCP چیه و چرا تو دنیای Agentها مهم شده؟
✅ تفاوت Workflow و Agent؛ هرکدوم چه زمانی کاربرد دارن؟
✅ چه زمانی باید از Agent استفاده کنیم و چه زمانی Workflow کافیه؟
✅ ۵ کاری که می‌تونی به عامل‌های هوشمند بسپری
✅ آشنایی با مفهوم RAG
✅ نحوه پیدا کردن اسناد و اطلاعات مرتبط در RAG
✅ فروپاشی مدل (Model Collapse) چه زمانی اتفاق میفته؟
✅ عنوان های شغلی مهم در دنیای AI
✅ از درخواست تا پاسخ؛ نقش API در ارتباط بین سرویس‌ها
✅ ۶ ابزار قدرتمند هوش مصنوعی برای ساخت تصاویر
✅ بازسازی کد‌های قدیمی (Legacy Codeها) به کمک AI
✅ با Skill، تجربه انسانی رو وارد AI Agent کن
✅ قابلیت Sketch در ChatGPT؛ ایده‌ت رو بِکِش، ChatGPT کاملش میکنه
✅ وقتی هوش مصنوعی با اطمینان اشتباه میکنه!

لینک‌های وبینار و بوتکمپ:
🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

⭕️ پاسخ به سوالات متداول شما از بوتکمپ

۱. شرکت در این بوتکمپ پیش‌نیاز داره؟
همه پیش‌نیازهای دوره در قالب ویدیوهای آموزشی قبل از شروع بوتکمپ در داشبورد قرار می‌گیره. از جمله آموزش‌های پایتون مقدماتی، آشنایی مقدماتی با داده، پکیج‌های کار با داده و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین که کمک می‌کنه همه شرکت‌کننده‌ها با آمادگی بیشتری وارد جلسات اصلی بشن.

۲. مسیر آموزشی بوتکمپ به چه شکلی طراحی شده؟
در این بوتکمپ مسیر یادگیری از مفاهیم پایه تا ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط واقعی طراحی شده. در طول ۶ جلسه، ابتدا با آماده‌سازی محیط و ابزارها شروع می‌کنیم، سپس وارد ساخت دستیارهای هوشمند، مبانی داده، یادگیری ماشین و NLP، مدل‌های زبانی، RAG و در نهایت ساخت Agentهای هوش مصنوعی و توسعه یک پروژه واقعی می‌شیم.

۳. پروژه‌های بوتکمپ چطور تعریف و انتخاب می‌شن؟
پروژه‌ها بر اساس نیازهای واقعی سازمان‌ها و شرکت‌های همکار تعریف می‌شن. بعد از جلسات آموزشی، شرکت‌کننده‌ها در تیم‌های یک تا سه نفره تشکیل تیم میدن و می‌تونن روی پروژه‌های پیشنهادی کار کنن یا مسئله خودشون رو مطرح کنن. در نهایت یک پروژه واقعی از بین نیازسنجی‌های انجام‌شده انتخاب می‌شه و به عنوان پروژه نهایی بوتکمپ توسعه پیدا می‌کنه و در روز Demo Day ارائه می‌شه.

۴. آیا برای اجرای پروژه‌ها پشتیبانی و همراهی وجود داره؟
بله، در طول بوتکمپ علاوه بر جلسات آموزشی، با کمک ۳ منتور دوره در مسیر اجرای پروژه‌ها همراه شما هستیم. همچنین جلسات پرسش و پاسخ هفتگی برگزار می‌شه تا در زمان پیاده‌سازی پروژه‌ها، چالش‌ها و سوالاتتون رو مطرح کنید و قدم‌به‌قدم به نتیجه نهایی برسید.

۵. چطور باید از API ابزارهای هوش مصنوعی در طول دوره استفاده کنیم؟
برای اینکه شرکت‌کننده‌ها بتونن در طول بوتکمپ با ابزارهای مختلف هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی کار کنن، اعتباری برای استفاده از APIهای مورد نیاز مانند Claude و GPT در اختیار اون‌ها قرار می‌گیره تا بتونن تمرین‌ها و پروژه‌های خودشون رو توی محیط واقعی اجرا کنن. فرآیند اجرا در طول دوره آموزش داده می‌شه.

۶. در پایان بوتکمپ چه چیزی یاد می‌گیریم و چه خروجی‌ای خواهیم داشت؟
در پایان بوتکمپ فقط با مفاهیم تئوری آشنا نمی‌شید؛ بلکه تجربه ساخت چند پروژه عملی از جمله داشبورد BI، مدل NLP، سیستم RAG برای CRM سازمانی و Workflowهای Agentic رو خواهید داشت. همچنین با توسعه پروژه نهایی بوتکمپ، تجربه کار روی یک مسئله واقعی سازمانی و ارائه آن در Demo Day رو به دست میارید.

❓اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents


📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

✅ وبینار رایگان از پیام مشتری تا پاسخ هوشمند؛
ساخت یک تیم AI Agent برای پشتیبانی مشتری

🚀 توی وبینار پیش‌رو قراره یک سیستم چندعاملی واقعی برای پشتیبانی مشتری طراحی کنیم.

🎯 سرفصل‌های وبینار:
🟠 آشنایی با سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
🟠 نقش‌های مختلف Agentها در یک تیم هوشمند
🟠 ارتباط و همکاری چند Agent با یکدیگر
🟠 ساخت یک سیستم پشتیبانی مشتری با چند Agent
🟠 کاربردهای واقعی Multi-Agent در کسب‌وکارها
🟠 ساخت یک سیستم چندعاملی در یک Coding Session زنده

🤖 از یک دستیار هوشمند تا یک تیم کامل از Agentها؛ مسیر ساخت سیستم‌های هوشمند رو یاد بگیر!

🗓 دوشنبه | ۶ مهر ساعت ۲۰
🚨 برای ثبت‌نام رایگان کلیک کن:

👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026
👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

📖 واژه‌نامه هوش مصنوعی | قسمت 3

1. Embedding

روشی برای تبدیل متن، تصویر یا داده‌های دیگه به مجموعه‌ای از عددهاست؛ طوری که اطلاعاتی با معنی مشابه، از نظر عددی هم به هم نزدیک‌تر باشن. این کار به سیستم کمک می‌کنه ارتباط و شباهت بین اطلاعات مختلف رو تشخیص بده.
🟢 مثال: سیستم می‌تونه تشخیص بده جمله‌های «ماشین می‌خوام بخرم» و «دنبال خرید خودرو هستم» از نظر معنی به هم نزدیکن.

2. Vector Database — پایگاه داده برداری

نوعی پایگاه داده یا سیستم جست‌وجوئه که اطلاعات رو به شکل بردارهای عددی ذخیره می‌کنه و می‌تونه مواردی رو پیدا کنه که از نظر معنی به هم نزدیک هستن؛ حتی اگر دقیقاً از کلمات یکسانی استفاده نکرده باشن.
🟢 مثال: وقتی درباره «خرید لپ‌تاپ برای برنامه‌نویسی» جست‌وجو می‌کنی، می‌تونه مطالبی درباره «کامپیوتر مناسب کدنویسی» رو هم پیدا کنه.

3. Semantic Search — جست‌وجوی معنایی

نوعی جست‌وجوئه که فقط دنبال تطابق دقیق کلمات نمی‌گرده و سعی می‌کنه معنی و منظور عبارت جست‌وجوشده رو هم درک کنه. به همین دلیل می‌تونه نتایج مرتبطی پیدا کنه که کلمات متفاوتی دارن.
🟢 مثال: با جست‌وجوی «چطور هزینه‌هام رو کمتر کنم؟» می‌تونه مطلبی با عنوان «راه‌های کاهش مخارج ماهانه» رو پیدا کنه.

4. Transformer

یک معماری برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعیه که پایه بسیاری از مدل‌های زبانی و مدل‌های مولد امروزی محسوب می‌شه. این معماری به مدل کمک می‌کنه اطلاعات موجود در ورودی رو پردازش کنه و ارتباط بین بخش‌های مختلف اون رو یاد بگیره.
🟢 مثال: مدل‌های خانواده GPT بر پایه معماری Transformer ساخته شدن.

5. MCP — Model Context Protocol

یک استاندارد باز برای اتصال دستیارها و مدل‌های هوش مصنوعی به ابزارها و منابع داده بیرونیه. با MCP، یک سیستم AI می‌تونه به شکل استانداردتری به چیزهایی مثل فایل‌ها، APIها یا ابزارهای مختلف دسترسی پیدا کنه.
🟢 مثال: یک دستیار AI می‌تونه از طریق MCP به فایل‌های کاری متصل بشه، اطلاعات موردنیازش رو بخونه و از اون‌ها برای انجام یک کار استفاده کنه.

📌 این پست رو سیو کن؛ منتظر قسمت بعدی باش

1️⃣ واژه‌نامه هوش مصنوعی | قسمت ۱
2️⃣ واژه‌نامه هوش مصنوعی | قسمت ۲

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

👀 وقتی هوش مصنوعی با اطمینان اشتباه می‌کنه!

🔴 فرض کن GPS ماشین بهت بگه مستقیم برو، ولی مسیرش آخرش به یک دریاچه ختم بشه! احتمالا همون لحظه متوجه می‌شی که نباید کورکورانه بهش اعتماد کنی. اما مشکل اینجاست که وقتی یک هوش مصنوعی با اعتماد کامل یک جواب اشتباه می‌ده، همیشه تشخیصش به این راحتی نیست!
💡 به این اتفاق تو دنیای هوش مصنوعی می‌گیم Hallucination؛ یعنی زمانی که مدل، اطلاعاتی رو تولید می‌کنه که ممکنه واقعی نباشه، اما اون رو کاملا مطمئن بیان می‌کنه. این موضوع با اومدن AI Agentها اهمیت بیشتری پیدا کرده.
چون Agent فقط جواب نمی‌ده؛ می‌تونه:
🟠 اطلاعات جمع‌آوری کنه
🟠 از ابزارها و APIها استفاده کنه
🟠 فایل‌ها و داده‌ها رو بررسی کنه
🟠 حتی بعضی کارها رو به جای ما انجام بده
حالا اگه یک Agent اطلاعات اشتباه داشته باشه، ممکنه فقط یک پاسخ غلط تولید نکنه؛ بلکه یک تصمیم یا اقدام اشتباه هم انجام بده.

⁉️ اما راه‌حل چیه؟
برای ساخت Agentهای قابل اعتماد باید کاری کنیم که فقط حدس نزنه، بلکه بررسی کنه:
✔️ اتصال به داده‌های واقعی با روش‌هایی مثل RAG
✔️ استفاده از ابزارها برای بررسی اطلاعات
✔️ مشخص کردن محدوده کاری Agent
✔️ قرار دادن انسان در تصمیم‌های مهم
🤖 در نهایت، یک Agent خوب لزوماً Agentی نیست که همیشه جواب بده؛ Agent خوب می‌دونه چه زمانی باید بررسی کنه، چه زمانی از ابزار کمک بگیره و چه زمانی از انسان نظر بخواد. ساختن یک Agent هوشمند فقط درباره باهوش‌تر کردن مدل نیست؛ درباره طراحی درست سیستمه.

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

⭕️ بوتکمپ ایجنت‌های هوش مصنوعی؛ از کاربر AI تا سازنده‌ی راهکارهای هوشمند

🎁 هدایای ویژه ثبت‌نامی‌های بوتکمپ:

📌 کد تخفیف ۵۰۰هزار تومانی: AI4545
📌 کارگاه آنلاین پرسونال برندینگ و لینکدین
📌 جلسه خصوصی بررسی رزومه و مسیر شغلی
📌 یک میلیون تومان اعتبار استفاده از API کلاد و GPT

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

🗓 شروع دوره: ۱۵ مهرماه
🚨 برای دیدن اطلاعات کامل، روی لینک کلیک کن:

📎 https://cafetadris.com/agenticai
📎 https://cafetadris.com/agenticai

@Cafetadrispro | کافه‌تدریس‌پرو

🟣 بوتکمپ AI Agent دقیقا چه مسیری رو دنبال می‌کنه؟

💡توضیحات رضا شکرزاد درباره جزئیات بوتکمپ AI Agent، از ساختار دوره و مسیر یادگیری گرفته تا پروژه‌ها و تجربه‌ای که قراره شرکت‌کننده‌ها در طول بوتکمپ داشته باشن.

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

🗓 شروع دوره: ۱۵ مهرماه
🚨 برای دیدن اطلاعات کامل، روی لینک کلیک کن:

👉📎 https://cafetadris.com/agenticai
👉📎 https://cafetadris.com/agenticai

@Cafetadrispro | کافه‌تدریس‌پرو

⁉️ توی بوتکمپ قراره روی چه پروژه‌هایی کار کنیم؟

🟢 یاد گرفتن ابزارهای AI وقتی ارزشمند می‌شه که بتونی ازشون برای حل یه مسئله واقعی استفاده کنی. برای همین توی این بوتکمپ قرار نیست پروژه‌ها فقط چند تمرین از قبل آماده‌شده باشن که بعد از کلاس فراموششون کنی.
🟢 مسئله‌های پروژه از طریق نیازسنجی بین شرکت‌ها و سازمان‌ها جمع‌آوری می‌شن و شرکت‌کننده‌ها بعد از بخش آموزشی، توی تیم‌های ۱ تا ۳ نفره روی پروژه‌ها کار می‌کنن. حتی اگه خودت مسئله یا ایده‌ای داشته باشی، می‌تونی اون رو هم پیشنهاد بدی.
🟢 در طول مسیر هم پروژه فقط به خودت سپرده نمی‌شه؛ منتورها و جلسات پرسش ‌و پاسخ هفتگی کمک می‌کنن چالش‌های فنی و اجرایی رو جلو ببری و پروژه کم‌کم از یه ایده به یه راهکار قابل ارائه تبدیل بشه.
💡 در نهایت هم بر اساس نیازسنجی‌هایی که از شرکت‌ها انجام شده، یک مسئله واقعی به‌عنوان پروژه نهایی بوتکمپ انتخاب می‌شه و مسیر طراحی و توسعه‌ش تا Demo Day ادامه پیدا می‌کنه.

🚀 اگه دوست داری چیزهایی که یاد می‌گیری رو روی پروژه‌های واقعی پیاده کنی، از اینجا شروع کن 👇
🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

✅ توی وبینار بعدی هوش‌مصنوعی، قراره چی بسازیم؟

🔴 از پیام مشتری تا پاسخ هوشمند؛
ساخت یک تیم AI Agent برای پشتیبانی مشتری

🎙 رضا شکرزاد

🚀 بعد از ساخت اولین Agent، وقتشه چند Agent رو کنار هم قرار بدیم. توی وبینار پیش‌رو قراره یک سیستم چندعاملی واقعی برای پشتیبانی مشتری طراحی کنیم.

🎯 سرفصل‌های وبینار:
🟠 آشنایی با سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
🟠 نقش‌های مختلف Agentها در یک تیم هوشمند
🟠 ارتباط و همکاری چند Agent با یکدیگر
🟠 ساخت یک سیستم پشتیبانی مشتری با چند Agent
🟠 کاربردهای واقعی Multi-Agent در کسب‌وکارها
🟠 ساخت یک سیستم چندعاملی در یک Coding Session زنده

🤖 از یک دستیار هوشمند تا یک تیم کامل از Agentها؛ مسیر ساخت سیستم‌های هوشمند رو یاد بگیر!

🗓 دوشنبه | ۶ مهر ساعت ۲۰
🚨 برای ثبت‌نام رایگان کلیک کن:

👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026
👉📎 https://ctdrs.ir/ai2026

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

✅ تو پست‌های قبلی با عنوان شغلی AI Engineer آشنا شدیم و یک تعریف کوتاه از این نقش داشتیم.
⁉️ اما سوال مهم اینجاست: برای رسیدن به این موقعیت شغلی، چه مهارت‌هایی باید یاد بگیریم و از کجا شروع کنیم؟!

🚀 توی این نقشه راه، مسیر یادگیری AI Engineer رو از پایه تا ساخت سیستم‌های واقعی مرور کردیم.

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

⭕️ پاسخ به سوالات متداول شما از بوتکمپ

۱. شرکت در این بوتکمپ پیش‌نیاز داره؟
همه پیش‌نیازهای دوره در قالب ویدیوهای آموزشی قبل از شروع بوتکمپ در داشبورد قرار می‌گیره. از جمله آموزش‌های پایتون مقدماتی، آشنایی مقدماتی با داده، پکیج‌های کار با داده و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین که کمک می‌کنه همه شرکت‌کننده‌ها با آمادگی بیشتری وارد جلسات اصلی بشن.

۲. مسیر آموزشی بوتکمپ به چه شکلی طراحی شده؟
در این بوتکمپ مسیر یادگیری از مفاهیم پایه تا ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط واقعی طراحی شده. در طول ۶ جلسه، ابتدا با آماده‌سازی محیط و ابزارها شروع می‌کنیم، سپس وارد ساخت دستیارهای هوشمند، مبانی داده، یادگیری ماشین و NLP، مدل‌های زبانی، RAG و در نهایت ساخت Agentهای هوش مصنوعی و توسعه یک پروژه واقعی می‌شیم.

۳. پروژه‌های بوتکمپ چطور تعریف و انتخاب می‌شن؟
پروژه‌ها بر اساس نیازهای واقعی سازمان‌ها و شرکت‌های همکار تعریف می‌شن. بعد از جلسات آموزشی، شرکت‌کننده‌ها در تیم‌های یک تا سه نفره تشکیل تیم میدن و می‌تونن روی پروژه‌های پیشنهادی کار کنن یا مسئله خودشون رو مطرح کنن. در نهایت یک پروژه واقعی از بین نیازسنجی‌های انجام‌شده انتخاب می‌شه و به عنوان پروژه نهایی بوتکمپ توسعه پیدا می‌کنه و در روز Demo Day ارائه می‌شه.

۴. آیا برای اجرای پروژه‌ها پشتیبانی و همراهی وجود داره؟
بله، در طول بوتکمپ علاوه بر جلسات آموزشی، با کمک ۳ منتور دوره در مسیر اجرای پروژه‌ها همراه شما هستیم. همچنین جلسات پرسش و پاسخ هفتگی برگزار می‌شه تا در زمان پیاده‌سازی پروژه‌ها، چالش‌ها و سوالاتتون رو مطرح کنید و قدم‌به‌قدم به نتیجه نهایی برسید.

۵. چطور باید از API ابزارهای هوش مصنوعی در طول دوره استفاده کنیم؟
برای اینکه شرکت‌کننده‌ها بتونن در طول بوتکمپ با ابزارهای مختلف هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی کار کنن، اعتباری برای استفاده از APIهای مورد نیاز مانند Claude و GPT در اختیار اون‌ها قرار می‌گیره تا بتونن تمرین‌ها و پروژه‌های خودشون رو توی محیط واقعی اجرا کنن. فرآیند اجرا در طول دوره آموزش داده می‌شه.

۶. در پایان بوتکمپ چه چیزی یاد می‌گیریم و چه خروجی‌ای خواهیم داشت؟
در پایان بوتکمپ فقط با مفاهیم تئوری آشنا نمی‌شید؛ بلکه تجربه ساخت چند پروژه عملی از جمله داشبورد BI، مدل NLP، سیستم RAG برای CRM سازمانی و Workflowهای Agentic رو خواهید داشت. همچنین با توسعه پروژه نهایی بوتکمپ، تجربه کار روی یک مسئله واقعی سازمانی و ارائه آن در Demo Day رو به دست میارید.

❓اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents


📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

⌨️ تا حالا بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی برای جواب دادن ساخته شده بودن؛ اما JEV یک مسیر متفاوت رو دنبال می‌کنه: تصمیم گرفتن.

🟢 تا امروز وقتی اسم هوش مصنوعی می‌اومد، بیشتر یاد ابزارهایی مثل ChatGPT و Claude می‌افتادیم؛ مدل‌هایی که با ما گفتگو می‌کنن، متن می‌نویسن و جواب میدن. اما یک مدل جدید با یک ایده متفاوت معرفی شده:
این مدل از TypeSafe قرار نیست مثل ChatGPT باهات حرف بزنه یا متن بنویسه؛ قراره کمک کنه سیستم‌ها سریع‌تر تصمیم بگیرن.
🟢برای مثال فرض کن هر روز هزاران پیام مشتری دریافت می‌کنی. به جای اینکه یک مدل زبانی بزرگ همه پیام‌ها رو بررسی کنه، JEV می‌تونه خیلی سریع تشخیص بده:
📥 این پیام چقدر فوریه؟
📥 مربوط به کدوم بخشه؟
📥 مشتری ناراضیه یا فقط یک سؤال معمولی پرسیده؟
بعد نتیجه رو به شکل داده به سیستم برمی‌گردونه تا مرحله بعدی انجام بشه. اما چیزی که باعث شده JEV مورد توجه قرار بگیره، فقط سرعتش نیست. خیلی از کارهایی که در یک سیستم هوشمند انجام می‌شن، نیاز به تولید متن ندارن؛ فقط نیاز دارن یک تصمیم درست و سریع گرفته بشه.
مثلاً:
🟠 دسته‌بندی ایمیل‌ها
🟠 بررسی درخواست‌های مشتری‌ها
🟠 امتیازدهی به سرنخ‌های فروش
🟠 انتخاب مسیر مناسب برای اجرای یک فرآیند هوشمند
در چنین موقعیت‌هایی، استفاده از یک مدل تخصصی مثل JEV می‌تونه باعث بشه سیستم‌ها سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر کار کنن.
🟢 البته JEV قرار نیست جای ChatGPT یا Claude رو بگیره. مدل‌های زبانی همچنان برای نوشتن، خلاصه‌سازی، کدنویسی و گفتگو کاربرد دارن؛ اما JEV یک بخش متفاوت از ماجرا رو هدف گرفته: تصمیم‌گیری.
💡 شاید مسیر آینده هوش مصنوعی فقط ساخت مدل‌های بزرگ‌تر نباشه؛ شاید مدل‌هایی که هرکدوم یک کار مشخص رو بهتر انجام میدن هم نقش مهمی توی این مسیر داشته باشن.

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro

⭕️ بوتکمپ ایجنت‌های هوش مصنوعی؛ از کاربر AI تا سازنده‌ی راهکارهای هوشمند

🎁 هدایای ویژه ثبت‌نامی‌های بوتکمپ:

📌 کد تخفیف ۵۰۰هزار تومانی: AI4545
📌 کارگاه آنلاین پرسونال برندینگ و لینکدین
📌 جلسه خصوصی بررسی رزومه و مسیر شغلی
📌 یک میلیون تومان اعتبار استفاده از API کلاد و GPT

❓ اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

🗓 شروع دوره: ۱۵ مهرماه
🚨 برای دیدن اطلاعات کامل، روی لینک کلیک کن:

👈📎 https://cafetadris.com/agenticai
👈📎 https://cafetadris.com/agenticai

@Cafetadrispro | کافه‌تدریس‌پرو