کتاب راهنمای عملی ارزیابی و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM با استفاده از تکنیک‌های RAG
, ,

کتاب راهنمای عملی ارزیابی و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM با استفاده از تکنیک‌های RAG

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000082049 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی ارزیابی و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM با استفاده از تکنیک‌های RAG

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 3. معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 4. پیش‌نمایش مدل‌های زبان بزرگ
  • 5. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
  • 6. مبانی بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
  • 7. اصول استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 8. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های دانش (Knowledge Bases)
  • 9. تکنیک‌های جستجوی سنتی
  • 10. محدودیت‌های جستجوی سنتی
  • 11. مقدمه‌ای بر بازیابی افزوده (Retrieval Augmented Generation – RAG)
  • 12. چرا RAG؟ مزایا و انگیزه‌ها
  • 13. اجزای اصلی سیستم RAG
  • 14. موتور جستجو (Retriever)
  • 15. مولد متن (Generator)
  • 16. پیوند بین موتور جستجو و مولد
  • 17. مراحل پیاده‌سازی یک سیستم RAG
  • 18. انتخاب مدل زبان بزرگ مناسب
  • 19. تنظیمات و پارامترهای مدل زبان بزرگ
  • 20. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای RAG
  • 21. ایجاد و مدیریت پایگاه دانش برای RAG
  • 22. فهرست‌بندی (Indexing) اسناد
  • 23. انواع روش‌های فهرست‌بندی
  • 24. استفاده از Embeddings برای نمایش اسناد
  • 25. مدل‌های Embedding پرکاربرد
  • 26. محاسبه شباهت بین پرس‌وجو و اسناد
  • 27. معیارهای ارزیابی موتور جستجو
  • 28. دقت (Precision) در بازیابی
  • 29. بازیابی (Recall) در بازیابی
  • 30. امتیاز F1 در بازیابی
  • 31. معیارهای ارزیابی مولد متن
  • 32. تولید متن روان و مرتبط
  • 33. انسجام و منطق در متن تولید شده
  • 34. ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
  • 35. معیارهای ارزیابی کلی سیستم RAG
  • 36. ارزیابی مبتنی بر پرس‌وجوهای واقعی
  • 37. ارزیابی مبتنی بر داده‌های آزمایشی
  • 38. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 39. طراحی سناریوهای ارزیابی
  • 40. جمع‌آوری بازخورد کاربران
  • 41. استفاده از ابزارهای ارزیابی خودکار
  • 42. تنظیم پارامترهای موتور جستجو
  • 43. بهینه‌سازی اندازه پنجره متن (Context Window)
  • 44. تنظیم پارامترهای مولد متن
  • 45. تنظیمات دما (Temperature) و Top-k Sampling
  • 46. کاهش توهم (Hallucination) در LLMها
  • 47. تکنیک‌های کاهش توهم در RAG
  • 48. ارزیابی و رفع توهم در پاسخ‌ها
  • 49. مدیریت اطلاعات حساس و محرمانه
  • 50. امنیت داده‌ها در سیستم‌های RAG
  • 51. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 52. اصول اخلاقی در استفاده از LLMها
  • 53. شفافیت در عملکرد سیستم‌های RAG
  • 54. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در LLMها
  • 55. مدیریت خطا و شکست در سیستم RAG
  • 56. استراتژی‌های بازیابی خطا
  • 57. بازخورد و بهبود مداوم سیستم
  • 58. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته RAG
  • 59. RAG سلسله مراتبی (Hierarchical RAG)
  • 60. RAG چندوجهی (Multi-modal RAG)
  • 61. RAG با حافظه (RAG with Memory)
  • 62. RAG تطبیقی (Adaptive RAG)
  • 63. بهینه‌سازی عملکرد و سرعت سیستم RAG
  • 64. مدیریت منابع محاسباتی
  • 65. استفاده از سخت‌افزار مناسب
  • 66. فشرده‌سازی مدل‌ها و داده‌ها
  • 67. پایش و مانیتورینگ سیستم در حال اجرا
  • 68. تشخیص و رفع مشکلات عملکردی
  • 69. ارزیابی و بهبود مداوم کیفیت پاسخ‌ها
  • 70. مطالعات موردی پیاده‌سازی RAG
  • 71. کاربرد RAG در پشتیبانی مشتریان
  • 72. کاربرد RAG در تولید محتوا
  • 73. کاربرد RAG در تحلیل داده‌ها
  • 74. کاربرد RAG در سیستم‌های پرسش و پاسخ سازمانی
  • 75. کاربرد RAG در آموزش
  • 76. بررسی چالش‌های رایج در پیاده‌سازی RAG
  • 77. آینده مدل‌های زبان بزرگ و RAG
  • 78. روندهای نوظهور در زمینه RAG
  • 79. نقش هوش مصنوعی در ارتقای سیستم‌های اطلاعاتی
  • 80. مبانی اخلاق در توسعه هوش مصنوعی
  • 81. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 82. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و LLM
  • 83. مهارت‌های لازم برای متخصصان LLM و RAG
  • 84. گام‌های بعدی در یادگیری و توسعه
  • 85. جمع‌بندی مباحث کلیدی
  • 86. مرور کلی بر ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
  • 87. مرور کلی بر تکنیک‌های RAG
  • 88. اهمیت ارزیابی در چرخه عمر LLM
  • 89. اصول طراحی سیستم‌های LLM پایدار

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب راهنمای عملی ارزیابی و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM با استفاده از تکنیک‌های RAG”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا