معرفی دوره

دوره «RAG، عامل‌های هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد با پایتون و OpenAI ۲۰۲۵» یک بسته آموزشی جامع است که به‌صورت عملیاتی و پروژه‌محور، توانایی شما را در به‌کارگیری Generative AI و AI Agents بالا می‌برد. در این دوره از جدیدترین متدولوژی‌ها از جمله Retrieval-Augmented Generation (RAG) تا طراحی و پیاده‌سازی ایجنت‌های هوشمند با پایتون و OpenAI API را یاد می‌گیرید.

در سال ۲۰۲۵، کار با مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) و ترکیب آن‌ها با منابع داده‌ای خارجی یک مهارت ناب است. ما از صفر تا صد همه‌چیز را پوشش داده‌ایم تا بدون درگیری با مباحث تئوری خسته‌کننده، با مثال‌های واقعی و کدنویسی عملی، یک متخصص هوش مصنوعی مولد شوید.

آن‌چه در این دوره می‌آموزید

• مفاهیم پایه و پیشرفتهٔ Generative AI و کاربردهای عملی آن
• آشنایی با RAG و ساخت پایپ‌لاین‌های ترکیبی برای تولید محتوا
• نحوهٔ ذخیره و واکشی اطلاعات از پایگاه‌های برداری (Vector Database)
• طراحی و توسعهٔ AI Agents با پایتون و OpenAI Agents SDK
• بهینه‌سازی ورودی (Prompt Engineering) و زنجیره تفکر (Chain-of-Thought)
• روش‌های ساده‌ی fine-tuning و LoRA برای سفارشی‌سازی مدل‌ها
• پروژه‌های نمونه شامل چت‌بات تخصصی، سیستم توصیه‌گر و تولید متن خودکار

مزایا و نقاط قوت

• تمرکز بر پروژه‌محوری و مثال‌های کد: از صفر تا صد در محیط واقعی
• بروزرسانی مداوم با آخرین تغییرات OpenAI API در سال ۲۰۲۵
• مجموعه داده‌های آماده برای آزمایش RAG و یادگیری تقویتی
• چالش‌ها و کوییزهای هر بخش برای تثبیت مطالب
• فرصت تعامل با اساتید در جلسات آنلاین و رفع اشکال
• ارائه مستندات کامل و اسکریپت‌های پایتون جهت پیاده‌سازی سریع

پیش‌نیازها

• آشنایی پایه با زبان پایتون (متغیرها، لیست‌ها، توابع)
• درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• داشتن حساب کاربری OpenAI و آشنایی کوتاه با شیوه کار API
• آمادگی برای نصب بسته‌های پایتون و کار در محیط‌های مجازی (virtualenv)

در صورتی که مبتدی هستید، بخش مقدماتی دوره شما را برای ورود به مبحث Generative AI آماده می‌کند.

سرفصل‌های دوره

• بخش ۱: مقدمه بر Generative AI و آشنایی با معماری LLM
• بخش ۲: نصب و راه‌اندازی محیط توسعه و OpenAI SDK
• بخش ۳: مبانی RAG و پیاده‌سازی یک سیستم بازیابی – تولید
• بخش ۴: طراحی AI Agents و پیاده‌سازی محیط تعاملی
• بخش ۵: Prompt Engineering و Chain-of-Thought
• بخش ۶: Fine-Tuning، LoRA و تکنیک‌های افزایش دقت مدل
• بخش ۷: پروژه پایانی – ساخت یک چت‌بات چندمنظوره
• بخش ۸: بهینه‌سازی هزینه و مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها

مثال‌های عملی

در این دوره با مثال‌های واقعی زیر کار می‌کنید:

• ایجاد یک ربات گفتگوگر پزشکی با RAG برای پاسخ به سؤالات بالینی
• سیستم توصیه‌گر محتوای خواندنی با ترکیب بردارهای مستندات
• ایجاد Agent وظیفه‌محور برای مدیریت ایمیل و یادآوری‌ها
• توسعه ابزار تولید خودکار خبر کوتاه با تنظیم دقیق Prompt

مثلاً برای ساخت چت‌بات پزشکی، ابتدا داده‌های علمی را با FAISS ایندکس می‌کنیم و سپس با OpenAI.embeddings.create مدل را ترکیب می‌کنیم تا پاسخ‌ها دقیق‌تر شوند.

چگونه دانلود کنم؟

برای دانلود و شروع دوره کافی است پس از ثبت‌نام، لینک‌های ویدئوها و فایل‌های تمرین را از پنل کاربری دریافت کنید. بدون محدودیت زمانی می‌توانید درس‌ها را مرور و تمرین‌ها را چندین بار اجرا کنید.

در پایان دوره گواهی پایان دوره نیز برای شما صادر خواهد شد که می‌توانید در رزومه و لینکدین خود به اشتراک بگذارید.

جمع‌بندی

اگر آماده‌اید مهارت خود را در زمینه هوش مصنوعی مولد و RAG تا سطح حرفه‌ای ارتقاء دهید، این دوره جامع و عملی دقیقاً مناسب شماست. از مباحث پایه تا توسعه Agentهای پیچیده را فرا بگیرید و با تمرین‌های پروژه‌محور، آماده ورود به بازار کار یا توسعه استارتاپ خود شوید.

همین حالا ثبت‌نام کنید و قدم اول را برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی مولد در سال ۲۰۲۵ بردارید!