, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی دانش افزوده (RAG) در محیط ابری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی دانش افزوده (RAG) در محیط ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی

🎓 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 سیستم‌های بازیابی دانش افزوده (RAG)
  • 3. معماری‌های پایه RAG
  • 4. مراحل اصلی پیاده‌سازی RAG
  • 5. مقدمه ای بر Azure AI Foundry
  • 6. مفاهیم کلیدی Azure AI Studio
  • 7. آماده‌سازی داده‌ها برای RAG
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. تکنیک‌های توکنایز کردن متون
  • 10. بردارسازی اسناد و واژگان
  • 11. مدل‌های جاسازی (Embedding Models)
  • 12. معرفی مدل‌های جاسازی پیشرفته
  • 13. انتخاب مدل جاسازی مناسب
  • 14. ذخیره‌سازی داده‌های برداری (Vector Stores)
  • 15. معرفی پایگاه داده‌های برداری
  • 16. کار با Azure AI Search
  • 17. تنظیمات و پیکربندی Azure AI Search
  • 18. ایجاد شاخص‌های برداری
  • 19. تزریق داده به شاخص برداری
  • 20. موتورهای بازیابی اطلاعات
  • 21. روش‌های جستجوی شباهت
  • 22. جستجوی مجاورت k-نزدیکترین (k-NN)
  • 23. جستجوی تقریبی مجاورت (ANN)
  • 24. بهینه‌سازی پارامترهای جستجو
  • 25. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 26. مبانی LLMs و معماری ترنسفورمر
  • 27. معرفی مدل‌های پیشرفته LLM
  • 28. انتخاب LLM مناسب برای RAG
  • 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 30. آموزش LLMs با داده‌های سفارشی
  • 31. ملاحظات اخلاقی در LLMs
  • 32. مقدمه‌ای بر Azure OpenAI Service
  • 33. استقرار مدل‌های OpenAI در Azure
  • 34. مدیریت دسترسی و امنیت در Azure OpenAI
  • 35. تکنیک‌های تولید متن با LLMs
  • 36. تولید پاسخ‌های خلاقانه
  • 37. تولید پاسخ‌های مبتنی بر دانش
  • 38. کنترل خروجی LLMs
  • 39. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 40. اصول مهندسی پرامپت مؤثر
  • 41. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
  • 42. مدیریت تاریخچه مکالمه
  • 43. طراحی پرامپت برای وظایف خاص RAG
  • 44. تکنیک‌های بهبود بازیابی (Retrieval)
  • 45. افزایش دقت بازیابی اطلاعات
  • 46. استفاده از متا‌داده‌ها در بازیابی
  • 47. بازیابی چند مرحله‌ای (Multi-hop Retrieval)
  • 48. بازیابی با استفاده از گراف دانش
  • 49. ترکیب با روش‌های سنتی جستجو
  • 50. تکنیک‌های بهبود تولید (Generation)
  • 51. تولید پاسخ‌های منسجم و دقیق
  • 52. استفاده از تکنیک‌های استنتاج
  • 53. مدیریت پاسخ‌های نامربوط
  • 54. ارزیابی سیستم‌های RAG
  • 55. معیارهای ارزیابی بازیابی
  • 56. معیارهای ارزیابی تولید
  • 57. معیارهای کلی ارزیابی RAG
  • 58. ابزارهای ارزیابی خودکار
  • 59. ارزیابی انسانی سیستم‌های RAG
  • 60. مقدمه‌ای بر Azure AI Studio برای RAG
  • 61. ساخت اپلیکیشن RAG با Azure AI Studio
  • 62. استفاده از ابزارهای داخلی Studio
  • 63. اتصال به منابع داده خارجی
  • 64. پیاده‌سازی گردش کار (Workflow) RAG
  • 65. مدیریت نسخه‌بندی در Studio
  • 66. استقرار سیستم RAG در Azure
  • 67. مراحل استقرار در Azure App Service
  • 68. تنظیمات شبکه و امنیت استقرار
  • 69. مانیتورینگ و لاگ‌گیری سیستم RAG
  • 70. بهینه‌سازی عملکرد سیستم RAG
  • 71. کاهش تأخیر (Latency) در پاسخ‌دهی
  • 72. مدیریت هزینه‌ها در Azure
  • 73. توسعه مداوم و به‌روزرسانی سیستم
  • 74. روندهای آینده در RAG
  • 75. هوش مصنوعی مولد و RAG
  • 76. RAG برای کاربردهای سازمانی
  • 77. امنیت داده‌ها در سیستم‌های RAG
  • 78. حفظ حریم خصوصی در RAG
  • 79. ملاحظات قانونی و شرعی در RAG
  • 80. استانداردهای اسلامی در فناوری اطلاعات
  • 81. اخلاق حرفه‌ای در توسعه نرم‌افزار
  • 82. کاربرد RAG در آموزش و پژوهش
  • 83. کاربرد RAG در خدمات مشتریان
  • 84. کاربرد RAG در تحلیل داده‌ها
  • 85. کاربرد RAG در سیستم‌های حقوقی
  • 86. کاربرد RAG در حوزه سلامت
  • 87. ملاحظات فرهنگی در طراحی RAG
  • 88. ملاحظات بومی‌سازی سیستم‌های RAG
  • 89. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های RAG
  • 90. بهبود تجربه کاربری (UX) در RAG
  • 91. معماری‌های پیشرفته‌تر RAG
  • 92. RAG با استفاده از مدل‌های چندوجهی
  • 93. ترکیب RAG با یادگیری تقویتی
  • 94. استفاده از گراف‌های دانش در RAG
  • 95. سیستم‌های RAG خودکار و یادگیرنده
  • 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده RAG

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی دانش افزوده (RAG) در محیط ابری”

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

پیمایش به بالا