Designing Autonomous AI Systems 2025-5 2026

Designing Autonomous AI Systems 2025-5 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of agentic. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with agentic and module, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره Agentic AI Architecture Foundations: Designing Autonomous AI Systems. این دوره آموزشی به بررسی اصول اولیه طراحی و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی عاملی می‌پردازد. این دوره تفاوت‌های کلیدی بین سیستم‌های هوش مصنوعی عاملی و سیستم‌های پیش‌بینی‌کننده و تولیدکننده را روشن می‌سازد و به چگونگی عملکرد و ساخت آن‌ها با استفاده از انواع مختلف عامل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد. همچنین معماری‌های اساسی که زیربنای این سیستم‌ها هستند را معرفی می‌کند. با بهره‌گیری از بیش از ۱۰۰ تصویر سفارشی، این دوره یک بررسی بصری جذاب از معماری‌های اصلی، اجزای حیاتی و ماژول‌های هسته‌ای ارائه می‌دهد. مدرس دوره، توماس ارل، که نویسنده و صاحب‌صدای برتر لینکدین است، با زبانی روشن و ساده و بدون استفاده از اصطلاحات فنی پیچیده، مکانیسم‌های درونی سیستم‌های هوش مصنوعی هوشمند و خودمختار را تشریح می‌کند. او نحوه طراحی عامل‌های منفرد را برای درک محیط، استدلال، عمل، یادگیری و همکاری با یکدیگر به منظور تشکیل راه‌حل‌های پیچیده‌تر توضیح می‌دهد. این دوره یک مسیر یادگیری ساختاریافته و بصری برای درک مفاهیم معماری اساسی و شیوه عملکرد این سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.

What You Will Learn

اصول سیستم هوش مصنوعی عامل‌گرا:
درک سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌گرا و عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار.
مقایسه سیستم‌های هوش مصنوعی (AI system comparison).
آشنایی با انواع عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار (autonomous AI agents).
درک حلقه تعامل عامل-محیط (the agent-environment interaction loop).
ماژول‌های هسته‌ای عامل هوش مصنوعی خودمختار:
آشنایی با ماژول ادراک (The perception module).
درک کامل ماژول استدلال (The reasoning module).
آشنایی با ماژول عمل (The action module).
درک کامل ماژول یادگیری (The learning module).
معماری راه‌حل هوش مصنوعی عامل‌گرا:
درک نحوه استفاده از ماژول‌های عامل هوش مصنوعی (AI agent module utilization).
آشنایی با معماری‌های عامل هوش مصنوعی (AI agent architectures).
درک ناظران سیستم هوش مصنوعی عامل‌گرا (Agentic AI system monitors).
آشنایی با معماری‌های اساسی سیستم هوش مصنوعی عامل‌گرا (Basic agentic AI system architectures).

Who This Course Is For

به دنبال درک تفاوت‌های اساسی سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌گرا با سایر انواع هوش مصنوعی هستند.
علاقه‌مند به یادگیری نحوه ساخت و طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار هستند.
به دنبال کاوش بصری و عاری از اصطلاحات تخصصی در معماری‌های بنیادی هوش مصنوعی عامل‌گرا هستند.
می‌خواهند نحوه ادراک، استدلال، عمل، یادگیری و همکاری عامل‌های هوش مصنوعی را بیاموزند.
به دنبال درک عمیق‌تر از مکانیزم‌های درونی هوش مصنوعی عامل‌گرا هستند.