دوره ساخت ابزارهای مکالمه‌ای هوشمند با LangChain و Java همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزارهای مکالمه‌ای هوشمند با LangChain و Java

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معماری مدل‌های زبانی ترنسفورمر
• 5. مقدمه‌ای بر جاوا برای توسعه‌دهندگان
• 6. تنظیم محیط توسعه جاوا
• 7. مفاهیم پایه LangChain
• 8. معرفی چارچوب LangChain
• 9. نصب و پیکربندی LangChain
• 10. مبانی توسعه ابزارهای مکالمه‌ای
• 11. طراحی معماری ابزارهای مکالمه‌ای
• 12. استفاده از LLM ها در LangChain
• 13. اتصال به مدل‌های زبانی مختلف
• 14. مدیریت Prompt ها در LangChain
• 15. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 16. استفاده از Chain ها برای ارکستراسیون
• 17. انواع Chain های موجود در LangChain
• 18. پیاده‌سازی Chain های سفارشی
• 19. استفاده از Agent ها برای تصمیم‌گیری
• 20. طراحی Agent های هوشمند
• 21. مدل‌های Agent در LangChain
• 22. مدیریت حافظه در ابزارهای مکالمه‌ای
• 23. انواع حافظه در LangChain
• 24. پیاده‌سازی حافظه سفارشی
• 25. استفاده از ابزارها (Tools) در LangChain
• 26. معرفی ابزارهای استاندارد LangChain
• 27. ساخت ابزارهای سفارشی
• 28. پردازش اسناد و اطلاعات
• 29. بارگذاری و پردازش انواع اسناد
• 30. استفاده از Text Splitters
• 31. نمایه‌سازی اسناد برای جستجو
• 32. Vector Stores در LangChain
• 33. انتخاب و پیکربندی Vector Store مناسب
• 34. پیاده‌سازی جستجو بر اساس شباهت معنایی
• 35. استفاده از Retrieval Augmented Generation (RAG)
• 36. معماری RAG در LangChain
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
• 38. توسعه ابزارهای پرسش و پاسخ از اسناد
• 39. طراحی رابط کاربری برای ابزارهای مکالمه‌ای
• 40. یکپارچه‌سازی با فریم‌ورک‌های وب جاوا
• 41. استفاده از Spring Boot برای ساخت API
• 42. پیاده‌سازی WebSocket برای ارتباط بلادرنگ
• 43. تست و ارزیابی ابزارهای مکالمه‌ای
• 44. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 45. تکنیک‌های Debugging در LangChain
• 46. امنیت در توسعه ابزارهای هوش مصنوعی
• 47. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLM ها
• 48. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 49. پیاده‌سازی ابزارهای مکالمه‌ای برای پشتیبانی مشتری
• 50. ساخت چت‌بات‌های FAQ
• 51. توسعه دستیاران مجازی شخصی‌سازی شده
• 52. کاربرد LangChain در تحلیل داده
• 53. استخراج اطلاعات از متن
• 54. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 55. تولید محتوای خلاقانه
• 56. نوشتن داستان و شعر با هوش مصنوعی
• 57. تولید پست‌های وبلاگ و مقالات
• 58. کاربرد LangChain در آموزش
• 59. ساخت ابزارهای یادگیری تعاملی
• 60. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 61. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی
• 62. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌ها
• 63. استفاده از مدل‌های متن‌باز
• 64. مفاهیم پیشرفته‌تر LangChain
• 65. استفاده از LangGraph برای گراف‌های پیچیده
• 66. پیاده‌سازی Agent های چندمرحله‌ای
• 67. مدیریت خطا و Resilience
• 68. استراتژی‌های مدیریت خطا در LangChain
• 69. پیاده‌سازی مکانیزم‌های Retry
• 70. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 71. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 72. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
• 73. کاربرد LangChain در توسعه بازی
• 74. ساخت دیالوگ‌های پویا برای شخصیت‌ها
• 75. تولید سناریوهای بازی
• 76. مقدمه‌ای بر Embeddings
• 77. تولید و استفاده از Embeddings
• 78. مقایسه روش‌های مختلف Embeddings
• 79. کاربرد LangChain در پردازش تصویر (مقدماتی)
• 80. توصیف تصاویر با استفاده از LLM ها
• 81. استفاده از مدل‌های چندوجهی
• 82. مفاهیم استقرار (Deployment)
• 83. استقرار ابزارهای مکالمه‌ای
• 84. استفاده از Docker برای بسته‌بندی
• 85. بهینه‌سازی عملکرد ابزارهای مکالمه‌ای
• 86. کاهش Latency و هزینه‌ها
• 87. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
• 88. آینده پردازش زبان طبیعی و LangChain
• 89. روندهای نوظهور در LLM ها
• 90. چشم‌انداز توسعه ابزارهای هوشمند
• 91. پروژه نهایی: ساخت یک ابزار مکالمه‌ای پیشرفته
• 92. تعریف دامنه و اهداف پروژه
• 93. پیاده‌سازی و تست بخش‌های مختلف
• 94. ارائه و مستندسازی پروژه
• 95. مباحث تکمیلی در پردازش زبان طبیعی
• 96. Tokenization و Subword Tokenization
• 97. Embeddings و مدل‌های زبانی
• 98. مبانی یادگیری عمیق برای NLP
• 99. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 100. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن