فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و سفارشی‌سازی دستیارهای هوشمند با LangChain

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و سفارشی‌سازی دستیارهای هوشمند با LangChain

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای امروز
• 4. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 6. آشنایی با کتابخانه LangChain
• 7. نصب و راه‌اندازی LangChain
• 8. مفاهیم کلیدی در LangChain: Components, Chains, Agents
• 9. ساخت اولین زنجیره (Chain) در LangChain
• 10. استفاده از LLMs در LangChain
• 11. Prompt Engineering: طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 12. قالب‌بندی پرامپت‌ها برای LLMs
• 13. استفاده از Prompt Templates
• 14. مدیریت تاریخچه مکالمات
• 15. پیاده‌سازی Memory در LangChain
• 16. انواع Memory در LangChain
• 17. کار با اسناد و مدارک در LangChain
• 18. مقدمه‌ای بر Document Loaders
• 19. پردازش و بارگذاری فایل‌های PDF
• 20. بارگذاری فایل‌های متنی و HTML
• 21. استفاده از Text Splitters برای تقسیم اسناد
• 22. روش‌های مختلف تقسیم متن
• 23. Chunking و تأثیر آن بر پردازش
• 24. کار با Embeddings و Vector Stores
• 25. مفهوم Embeddings در NLP
• 26. آشنایی با Vector Stores
• 27. پیاده‌سازی Vector Stores در LangChain
• 28. جستجوی شباهت (Similarity Search)
• 29. بازیابی اطلاعات از Vector Stores
• 30. ساخت سیستم پرسش و پاسخ بر روی اسناد
• 31. پیاده‌سازی Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• 32. افزایش دقت پاسخ‌ها با RAG
• 33. کار با Agents در LangChain
• 34. مفهوم Agent و نحوه عملکرد آن
• 35. ابزارها (Tools) برای Agent ها
• 36. طراحی Custom Tools
• 37. استفاده از ابزارهای آماده در LangChain
• 38. پیاده‌سازی Agent های مبتنی بر ReAct
• 39. پیاده‌سازی Agent های مبتنی بر Plan-and-Execute
• 40. مدیریت خطا و استثنا در Agent ها
• 41. ساخت دستیارهای هوشمند سفارشی
• 42. سفارشی‌سازی LLMs با داده‌های خاص
• 43. Fine-tuning مدل‌های زبانی (مباحث پایه)
• 44. استفاده از Prompting برای سفارشی‌سازی
• 45. تکنیک‌های پیشرفته Prompting
• 46. کار با LLM Chains
• 47. ترکیب LLM Chains و Agents
• 48. ساخت دستیارهای مبتنی بر خلاصه‌سازی
• 49. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 50. خلاصه‌سازی اسناد با LangChain
• 51. ساخت دستیارهای مبتنی بر استخراج اطلاعات
• 52. استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 53. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 54. ساخت دستیارهای ترجمه
• 55. پیاده‌سازی ترجمه ماشینی با LangChain
• 56. کار با LLM Embeddings
• 57. استفاده از Embeddings برای کارهای مختلف
• 58. مقایسه Embeddings های مختلف
• 59. کار با Vector Databases
• 60. استقرار Vector Databases
• 61. مدیریت و نگهداری Vector Databases
• 62. طراحی معماری سیستم‌های دستیار هوشمند
• 63. مقیاس‌پذیری سیستم‌های مبتنی بر LangChain
• 64. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 65. ملاحظات اخلاقی در توسعه دستیارهای هوشمند
• 66. کاربردهای پیشرفته LangChain
• 67. اتصال LangChain به API های خارجی
• 68. ساخت Chatbots پیشرفته
• 69. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. تحلیل احساسات با LLMs
• 71. کار با داده‌های سری زمانی
• 72. پردازش و تحلیل داده‌های حجیم
• 73. استفاده از LangChain در محیط‌های ابری
• 74. استقرار برنامه‌های LangChain
• 75. مانیتورینگ و بهینه‌سازی برنامه‌ها
• 76. آشنایی با LangServe
• 77. استقرار مدل‌ها به عنوان API
• 78. ساخت رابط‌های کاربری ساده
• 79. کار با LangSmith
• 80. دیباگ کردن و پروفایل کردن برنامه‌ها
• 81. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 82. تست و ارزیابی مدل‌های زبانی
• 83. معیارهای ارزیابی برای LLMs
• 84. روش‌های ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 85. آیندهٔ LangChain و LLMs
• 86. روندهای جدید در پردازش زبان طبیعی
• 87. توسعهٔ مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 88. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 89. هوش مصنوعی و آیندهٔ شغلی
• 90. اخلاق در هوش مصنوعی: نگاهی جامع
• 91. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ AI
• 92. حریم خصوصی و داده‌ها در عصر AI
• 93. نکات و ترفندهای پیشرفته در LangChain
• 94. جمع‌بندی مباحث و مسیر یادگیری
• 95. پروژه‌های عملی برای تسلط بر LangChain
• 96. بررسی چالش‌های رایج و راه‌حل‌ها
• 97. کار با LangChain Expression Language
• 98. ترکیب LangChain با فریم‌ورک‌های دیگر
• 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعهٔ دستیار هوشمند