دوره آموزشی: توسعه برنامه‌های کاربردی Gen AI با RAG با LangChain

در دنیای پویای هوش مصنوعی مولد (Gen AI)، توسعه ابزارها و برنامه‌های کاربردی نوآورانه، نیازمند دانش عمیق و به‌روز است. دوره آموزشی «توسعه برنامه‌های کاربردی Gen AI با RAG با LangChain» با هدف توانمندسازی متخصصان و علاقه‌مندان به این حوزه، مسیری جامع را برای تسلط بر معماری‌های پیشرفته و فریم‌ورک‌های کلیدی ارائه می‌دهد. این دوره بر پایه‌ی تکنیک Retrieval-Augmented Generation (RAG) و قدرت فریم‌ورک LangChain بنا شده است تا به شما امکان ساخت سیستم‌های هوشمند و پاسخگو را بدهد.

معرفی دوره و اهداف آموزشی

این دوره آموزشی، کاوشی عمیق در جهان Gen AI و نحوه‌ی بهره‌برداری از آن برای ایجاد برنامه‌های کاربردی قدرتمند ارائه می‌دهد. تمرکز اصلی بر روی تکنیک RAG است که به مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) اجازه می‌دهد تا با استفاده از منابع اطلاعاتی خارجی، پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کنند. با یادگیری مفاهیم و پیاده‌سازی عملی با استفاده از LangChain، شما قادر خواهید بود تا سیستم‌هایی بسازید که به سوالات پیچیده با تکیه بر دانش موجود پاسخ دهند، به اسناد دسترسی پیدا کنند و حتی محتوای خلاقانه تولید کنند. اهداف اصلی این دوره شامل موارد زیر است:

• آشنایی با اصول و مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ.
• درک عمیق معماری RAG و اهمیت آن در بهبود عملکرد LLMs.
• تسلط بر فریم‌ورک LangChain و قابلیت‌های آن برای ساخت برنامه‌های کاربردی Gen AI.
• یادگیری نحوه‌ی اتصال LLMs به منابع داده خارجی مانند پایگاه‌های داده، اسناد و وب.
• توسعه قابلیت‌های لازم برای ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته، چت‌بات‌های هوشمند و ابزارهای تولید محتوا.
• کسب مهارت در ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی Gen AI.

  سرفصل‌ها و محتوای دوره

  محتوای دوره به گونه‌ای طراحی شده است که طیف وسیعی از موضوعات مرتبط با توسعه برنامه‌های Gen AI با RAG و LangChain را پوشش دهد. از مفاهیم بنیادی تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته، هر بخش بر ارائه‌ی دانش کاربردی و قابل اجرا تمرکز دارد:

  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Gen AI): اصول، کاربردها و آینده‌ی Gen AI.
  • آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): معماری، نحوه‌ی عملکرد و چالش‌ها.
  • مفهوم Retrieval-Augmented Generation (RAG): چرایی نیاز به RAG، نحوه‌ی کارکرد و مزایای آن.
  • معماری RAG: اجزای کلیدی شامل بازیابی (Retrieval) و تولید (Generation).
  • معرفی LangChain: معرفی اجزا، قابلیت‌ها و معماری LangChain.
  • کار با LLMs در LangChain: اتصال به مدل‌های مختلف و انجام عملیات اولیه.
  • ساخت LangChain Chains: ترکیب کامپوننت‌ها برای ایجاد جریان‌های کاری پیچیده.
  • ذخیره‌سازی و بازیابی اسناد (Document Loading & Retrieval):
    • بارگذاری انواع مختلف اسناد (PDF، TXT، HTML و غیره).
    • تقسیم‌بندی اسناد (Document Splitting) برای پردازش بهتر.
    • استفاده از Vector Stores برای ذخیره‌سازی و جستجوی معنایی.
    • پیاده‌سازی الگوریتم‌های بازیابی موثر.
    • سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering):
      • ساخت سیستم‌های QA مبتنی بر اسناد.
      • بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌ها با استفاده از RAG.
      • چت‌بات‌های پیشرفته:
        • مدیریت حافظه و تاریخچه مکالمات.
        • ایجاد چت‌بات‌های تعاملی و هوشمند.
        • تولید محتوا با Gen AI:
          • استفاده از LangChain برای تولید متن، کد و خلاصه.
          • تنظیم پارامترهای تولید برای کنترل خروجی.
          • ارزیابی و بهینه‌سازی:
            • معیارهای سنجش عملکرد برنامه‌های Gen AI.
            • تکنیک‌های بهبود دقت، سرعت و هزینه.
            • مطالعات موردی (Case Studies):
              • نمونه‌های عملی از کاربرد RAG و LangChain در صنایع مختلف.

                پیش‌نیازها

                برای بهره‌مندی کامل از این دوره و درک مفاهیم آن، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

                • آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python: دوره به شدت بر استفاده از Python برای پیاده‌سازی متمرکز است.
                • مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: درک کلی از مفاهیم پایه، مفید خواهد بود.
                • آشنایی با APIها: درک نحوه‌ی کار با APIها برای اتصال به سرویس‌ها و مدل‌ها.
                • حس کنجکاوی و علاقه‌مندی به یادگیری: مهمترین پیش‌نیاز برای هر دوره آموزشی.

                  مخاطبان هدف

                  این دوره برای طیف گسترده‌ای از افراد مناسب است:

                  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: کسانی که قصد دارند قابلیت‌های Gen AI را به برنامه‌های خود اضافه کنند.
                  • مهندسان داده: افرادی که با داده سر و کار دارند و می‌خواهند از LLMs برای تحلیل و پردازش داده‌ها استفاده کنند.
                  • محققان و دانشمندان داده: علاقه‌مند به کشف پتانسیل‌های جدید Gen AI و RAG.
                  • مدیران محصول: برای درک قابلیت‌های Gen AI و هدایت پروژه‌های مرتبط.
                  • دانشجویان رشته‌های مرتبط: جهت تقویت دانش عملی و آمادگی برای بازار کار.
                  • هر فرد علاقه‌مندی که می‌خواهد در خط مقدم نوآوری Gen AI قرار گیرد.

                    مزایای دانلود و یادگیری آفلاین این دوره

                    دسترسی به محتوای این دوره به صورت دانلودی، مزایای قابل توجهی را برای شما به ارمغان می‌آورد:

                    • یادگیری در هر زمان و مکان: شما کنترل کاملی بر زمان و مکان یادگیری خود دارید. نیازی به اتصال همیشگی اینترنت نیست و می‌توانید در طول سفر، خانه یا هر مکانی که برایتان راحت است، به مطالب آموزشی دسترسی داشته باشید.
                    • دسترسی همیشگی: پس از دانلود، محتوای دوره برای همیشه در دسترس شما خواهد بود. دیگر نگران منقضی شدن دسترسی یا تغییرات پلتفرم نباشید.
                    • سرعت یادگیری دلخواه: می‌توانید ویدئوها را با سرعت دلخواه خود تماشا کنید، بخش‌های دشوار را دوباره ببینید و مطالب را به طور کامل درک کنید.
                    • مرور آسان: برای یادآوری مفاهیم یا یافتن اطلاعات خاص، به راحتی می‌توانید به بخش‌های مختلف دوره مراجعه کنید.
                    • صرفه‌جویی در زمان: با دانلود، از انتظار برای بارگذاری ویدئوها یا وابستگی به سرعت اینترنت خلاص می‌شوید و تمرکز بیشتری بر یادگیری خواهید داشت.

                      نکات کلیدی که یاد می‌گیرند

                      پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

                      • معماری RAG را درک کرده و پیاده‌سازی کنید: توانایی طراحی و ساخت سیستم‌هایی که با بازیابی اطلاعات از منابع خارجی، پاسخ‌های دقیق‌تری تولید می‌کنند.
                      • از LangChain برای ساخت برنامه‌های Gen AI استفاده کنید: تسلط بر فریم‌ورک LangChain برای توسعه سریع و موثر برنامه‌های هوشمند.
                      • اتصال LLMs به داده‌های واقعی: قابلیت ادغام مدل‌های زبان با پایگاه‌های دانش، اسناد و سایر منابع اطلاعاتی.
                      • سیستم‌های پرسش و پاسخ قدرتمند بسازید: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌هایی که قادر به پاسخگویی به سوالات پیچیده کاربران با استفاده از داده‌های سازمانی یا عمومی هستند.
                      • چت‌بات‌های تعاملی و هوشمند توسعه دهید: ایجاد ربات‌های مکالمه‌ای که تجربه کاربری بهبود یافته‌ای ارائه می‌دهند.
                      • خروجی مدل‌های Gen AI را کنترل و ارزیابی کنید: درک معیارهای ارزیابی و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Gen AI.
                      • با چالش‌های عملی در توسعه Gen AI روبرو شوید و راه حل پیدا کنید.

                        این دوره، شما را برای ورود به دنیای هیجان‌انگیز توسعه برنامه‌های کاربردی Gen AI مجهز خواهد کرد و به شما این امکان را می‌دهد تا ایده‌های خلاقانه خود را به واقعیت تبدیل کنید.

                        نظرات

                        هنوز نظری ثبت نشده است.

                        وارد شوید تا نظر ثبت کنید.