, ,

کتاب ساخت عامل‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های RAG با استفاده از DeepSeek R1

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 ساخت عامل‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های RAG با استفاده از DeepSeek R1

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
  • 2. آشنایی با DeepSeek R1 و قابلیت‌های آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه DeepSeek R1
  • 4. مبانی توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
  • 5. معماری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 6. مفهوم بازیابی افزوده (RAG)
  • 7. کاربرد RAG در برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 8. ساخت پایگاه دانش برای عامل‌های هوشمند
  • 9. افزودن داده‌های سفارشی به پایگاه دانش
  • 10. استفاده از Embeddings برای نمایش معنایی داده‌ها
  • 11. انتخاب مدل Embeddings مناسب
  • 12. تکنیک‌های جستجوی شباهت معنایی
  • 13. پیاده‌سازی جستجوی شباهت با DeepSeek R1
  • 14. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه کار آن‌ها
  • 16. ارتباط LLMs با عامل‌های هوش مصنوعی
  • 17. چارچوب‌های توسعه عامل هوش مصنوعی
  • 18. انتخاب چارچوب مناسب برای پروژه
  • 19. پیاده‌سازی اولین عامل هوش مصنوعی ساده
  • 20. مدیریت حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی
  • 21. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متن با هوش مصنوعی
  • 22. کاربرد خلاصه‌سازی در عامل‌های هوشمند
  • 23. تولید متن خلاقانه با هوش مصنوعی
  • 24. تنظیم پارامترهای تولید متن
  • 25. کاربرد تولید متن در برنامه‌های کاربردی
  • 26. مبانی استخراج اطلاعات از متن
  • 27. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 28. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 29. کاربرد استخراج اطلاعات در عامل‌های هوشمند
  • 30. مفهوم Chain-of-Thought Prompting
  • 31. پیاده‌سازی CoT برای بهبود استدلال عامل
  • 32. تکنیک‌های ReAct (Reasoning and Acting)
  • 33. ساخت عامل‌های هوشمند چندمرحله‌ای
  • 34. مدیریت وظایف پیچیده با عامل‌های هوشمند
  • 35. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی
  • 36. معیارهای سنجش دقت و کارایی
  • 37. بهبود مستمر عملکرد عامل‌ها
  • 38. مبانی امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 39. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 40. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 41. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 42. اصول توسعه نرم‌افزار مسئولانه
  • 43. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
  • 44. مقایسه پایگاه‌های داده برداری مختلف
  • 45. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
  • 46. نصب و پیکربندی پایگاه داده برداری
  • 47. اتصال DeepSeek R1 به پایگاه داده برداری
  • 48. مدیریت داده‌ها در پایگاه داده برداری
  • 49. بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایگاه داده برداری
  • 50. تکنیک‌های پیشرفته RAG
  • 51. RAG با چند سند و منابع مختلف
  • 52. ترکیب نتایج از منابع متعدد
  • 53. استفاده از ابزارهای خارجی توسط عامل‌های هوشمند
  • 54. طراحی عامل‌های هوشمند با قابلیت اجرای ابزار
  • 55. مدیریت جریان کار (Workflow) عامل‌های هوشمند
  • 56. کاربرد عامل‌های هوشمند در اتوماسیون فرآیندها
  • 57. ساخت عامل‌های هوشمند برای پشتیبانی مشتری
  • 58. پیاده‌سازی چت‌بات‌های پیشرفته
  • 59. کاربرد عامل‌های هوشمند در تحلیل داده
  • 60. استخراج بینش از داده‌ها با هوش مصنوعی
  • 61. ساخت عامل‌های هوشمند برای خلاصه‌سازی اخبار
  • 62. تولید گزارش‌های خودکار با هوش مصنوعی
  • 63. کاربرد عامل‌های هوشمند در آموزش
  • 64. ساخت دستیارهای آموزشی هوشمند
  • 65. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 66. کاربرد عامل‌های هوشمند در تحقیق و توسعه
  • 67. تسریع فرآیندهای پژوهشی
  • 68. مدیریت دانش سازمانی با عامل‌های هوشمند
  • 69. ساخت عامل‌های هوشمند برای تحلیل رقبا
  • 70. پیش‌بینی روند بازار با هوش مصنوعی
  • 71. کاربرد عامل‌های هوشمند در سلامت
  • 72. کمک به تشخیص بیماری‌ها
  • 73. مدیریت پرونده‌های پزشکی الکترونیک
  • 74. کاربرد عامل‌های هوشمند در حقوق
  • 75. تحلیل اسناد حقوقی
  • 76. کمک به وکلا و حقوقدانان
  • 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی متن‌باز
  • 78. استفاده از مدل‌های متن‌باز با DeepSeek R1
  • 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 80. مبانی بهینه‌سازی مدل‌ها برای سخت‌افزار
  • 81. اجرای مدل‌ها بر روی دستگاه‌های محلی
  • 82. ملاحظات مربوط به سخت‌افزار و منابع
  • 83. مدیریت هزینه‌ها در توسعه هوش مصنوعی
  • 84. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 85. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 86. روش‌های مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 87. استقرار (Deployment) عامل‌های هوش مصنوعی
  • 88. نظارت و نگهداری عامل‌های هوشمند
  • 89. مباحث پیشرفته در معماری عامل‌های هوشمند
  • 90. طراحی سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی
  • 91. آینده عامل‌های هوش مصنوعی و RAG
  • 92. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 93. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 95. ملاحظات فنی در اجرای مدل‌های بزرگ
  • 96. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی
  • 97. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 98. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 99. مبانی یادگیری تقویتی در عامل‌های هوشمند
  • 100. کاربرد یادگیری تقویتی برای بهبود تصمیم‌گیری

📚 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 ساخت عامل‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های RAG با استفاده از DeepSeek R1”

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

پیمایش به بالا