سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راه‌اندازی و مدیریت ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز برای پردازش و بازیابی اطلاعات (RAG) با استفاده از Open WebUI و Ollama

کتاب راه‌اندازی و مدیریت ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز برای پردازش و بازیابی اطلاعات (RAG) با استفاده از Open WebUI و Ollama

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 راه‌اندازی و مدیریت ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز برای پردازش و بازیابی اطلاعات (RAG) با استفاده از Open WebUI و Ollama

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه و استقرار نرم‌افزارهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش و بازیابی اطلاعات با هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
  • 3. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 4. مفهوم پایگاه دانش و بازیابی اطلاعات
  • 5. معرفی ابزارهای متن‌باز هوش مصنوعی
  • 6. نصب و راه‌اندازی Ollama
  • 7. آشنایی با معماری Ollama
  • 8. مدیریت مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در Ollama
  • 9. دانلود و اجرای مدل‌های محبوب
  • 10. تنظیمات اولیه Ollama
  • 11. معرفی Open WebUI
  • 12. نصب و راه‌اندازی Open WebUI
  • 13. اتصال Open WebUI به Ollama
  • 14. رابط کاربری Open WebUI: چت با مدل‌ها
  • 15. تنظیمات پیشرفته Open WebUI
  • 16. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها در Open WebUI
  • 17. مفهوم بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش (RAG)
  • 18. اجزای سیستم RAG
  • 19. ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی اسناد
  • 20. تکنیک‌های پیشرفته نمایه‌سازی
  • 21. بردارسازی (Vectorization) اسناد
  • 22. مدل‌های Embedding
  • 23. کاربرد مدل‌های Embedding در RAG
  • 24. انتخاب مدل Embedding مناسب
  • 25. پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
  • 26. معرفی پایگاه‌های داده برداری پرکاربرد
  • 27. نصب و راه‌اندازی ChromaDB
  • 28. استفاده از ChromaDB با Ollama
  • 29. تنظیمات پایگاه داده برداری
  • 30. پردازش کوئری در سیستم RAG
  • 31. مفهوم بازیابی اسناد مرتبط
  • 32. الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات
  • 33. تنظیم پارامترهای بازیابی
  • 34. تولید پاسخ با استفاده از LLM
  • 35. ترکیب اطلاعات بازیابی شده با کوئری
  • 36. تکنیک‌های Prompt Engineering برای RAG
  • 37. ساخت Prompts مؤثر برای RAG
  • 38. ارزیابی عملکرد سیستم RAG
  • 39. معیارهای ارزیابی بازیابی
  • 40. معیارهای ارزیابی تولید پاسخ
  • 41. تنظیم و بهینه‌سازی سیستم RAG
  • 42. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج
  • 43. استقرار سیستم RAG بر روی سرور مجازی (VPS)
  • 44. مفاهیم اولیه VPS
  • 45. انتخاب ارائه‌دهنده خدمات VPS
  • 46. راه‌اندازی سرور مجازی
  • 47. نصب سیستم عامل بر روی VPS
  • 48. امنیت سرور مجازی
  • 49. نصب Docker بر روی VPS
  • 50. مفهوم کانتینرسازی (Containerization)
  • 51. آشنایی با Docker
  • 52. نصب Docker Compose
  • 53. استقرار Open WebUI و Ollama با Docker Compose
  • 54. مدیریت کانتینرها با Docker
  • 55. شبکه‌بندی در Docker
  • 56. ذخیره‌سازی داده‌ها در Docker
  • 57. استقرار پایگاه داده برداری با Docker
  • 58. نکات امنیتی در استقرار Docker
  • 59. مدیریت API در Open WebUI
  • 60. ایجاد و مدیریت کلیدهای API
  • 61. فراخوانی API برای تعامل با مدل‌ها
  • 62. استفاده از API برای اتوماسیون
  • 63. مثال‌های عملی استفاده از API
  • 64. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از API
  • 65. ارتباط با سرویس‌های ابری
  • 66. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 67. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 68. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 69. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 70. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
  • 71. مدیریت دانش سازمانی با RAG
  • 72. کاربرد RAG در پشتیبانی مشتریان
  • 73. استفاده از RAG در پژوهش و تحقیق
  • 74. RAG برای تولید محتوا
  • 75. توسعه ابزارهای تخصصی RAG
  • 76. ملاحظات بهینه‌سازی عملکرد
  • 77. فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 78. کاهش زمان پاسخ‌دهی
  • 79. مدیریت منابع سخت‌افزاری
  • 80. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری
  • 81. آینده هوش مصنوعی و RAG
  • 82. روندهای جدید در LLMs
  • 83. نوآوری‌ها در تکنیک‌های RAG
  • 84. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
  • 85. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
  • 86. منابع تکمیلی و آموزشی
  • 87. پروژه‌های عملی پیشرفته
  • 88. کارگاه‌های تخصصی RAG
  • 89. مطالعات موردی موفق
  • 90. مباحث پیشرفته در NLP
  • 91. نکات مهم در استقرار نهایی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.