معرفی دوره

در عصر جدید هوش مصنوعی، توانایی طراحی و پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM (مدل‌های زبانی بزرگ) به یک مهارت حیاتی تبدیل شده است. این دوره مسترکلاس LangChain شما را گام‌به‌گام با ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرفته OpenAI و LLAMA 2 آشنا می‌کند تا بتوانید سرویس‌هایی پویا، چابک و مقیاس‌پذیر بسازید. از مقدمات اتصال به API تا معماری پیچیده زنجیره‌های پردازشی و استقرار در بسترهای ابری، در این مسترکلاس همه‌چیز عملی و کاربردی آموزش داده می‌شود.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مبانی LangChain و نحوه نصب، پیکربندی و راه‌اندازی پروژه‌های AI با آن
• ارتباط با APIهای OpenAI (ChatGPT, GPT-4) و استفاده از مدل‌های عمومی و سفارشی
• نحوه استفاده عملی از LLAMA 2 برای تولید متن، خلاصه‌سازی و پاسخ‌گویی هوشمند
• طراحی و توسعه زنجیره‌های پردازشی (chains) برای گردش کارهای پیچیده
• ایجاد Agentهای هوشمند برای تکمیل وظایف گوناگون (مانند جستجوی اطلاعات، ثبت داده و تعامل با کاربر)
• استفاده از حافظه (Memory) و ابزارهای خارجی (Tooling) در LangChain
• نحوه استقرار (deployment) اپلیکیشن‌ها در سرویس‌های ابری مانند AWS، GCP و Azure
• بهینه‌سازی هزینه و عملکرد با تنظیم پارامترهای مدل و کشینگ نتایج

مزایای شرکت در دوره

• دسترسی به فیلم‌های تخصصی و به‌روز ضبط‌شده توسط متخصصین AI
• پروژه‌های عملی که شما را از سطوح مقدماتی تا پیشرفته همراهی می‌کند
• فایل‌های کد منبع (Notebooks, Scripts) برای مرجع و تمرین شخصی
• پشتیبانی و رفع اشکال از طریق گروه اختصاصی تلگرام و وبینارهای زنده
• گواهی پایان دوره معتبر و امکان معرفی در پروفایل LinkedIn
• یادگیری مفاهیم طراحی نرم‌افزار AI با معماری ماژولار و قابل توسعه

پیش‌نیازها

• آشنایی پایه با زبان برنامه‌نویسی Python
• درک مقدماتی مفاهیم API و HTTP
• آشنایی ابتدایی با محیط‌های مجازی (virtualenv, conda)
• ترجیحاً تجربه کار با پایگاه‌های داده NoSQL مانند MongoDB یا Redis

فصل‌ها و ساختار دوره

• فصل 1: مقدمه بر LangChain و نصب ابزارها
  — معرفی معماری، نصب پکیج‌ها و تنظیمات اولیه
• فصل 2: ارتباط با OpenAI API
  — احراز هویت، ارسال درخواست و مدیریت پاسخ‌ها
• فصل 3: کار با LLAMA 2
  — دانلود مدل، بارگذاری، تست تولید متن و تنظیمات Hyperparameter
• فصل 4: ساخت زنجیره‌های پردازشی (Chains)
  — تعریف زنجیره‌های ساده و ترکیبی برای گردش کار
• فصل 5: ایجاد Agentهای هوشمند
  — پیاده‌سازی Agent با ابزارهای داخلی LangChain
• فصل 6: حافظه و ابزارهای خارجی (Memory & Tools)
  — ذخیره‌سازی وضعیت و فراخوانی APIهای دیگر
• فصل 7: استقرار در محیط ابری
  — کانتینریزه کردن با Docker و ‌Deployment روی AWS/GCP/Azure
• فصل 8: نهایی‌سازی و بهینه‌سازی
  — مانیتورینگ، لاگ‌برداری و کاهش هزینه‌های اجرایی

مثال‌های عملی

در هر فصل یک پروژه عملی خواهید ساخت که مهارت‌های آموخته‌شده را به چالش می‌کشد:

• چت‌بات مشاور هوشمند با قابلیت پیگیری سوابق گفتگو
• سیستم خلاصه‌سازی خودکار مقالات بلند با بهره از LLAMA 2
• اپلیکیشن خبرخوان پویا با امکان شخصی‌سازی عناوین بر اساس کاربر
• ابزار استخراج اطلاعات از دیتاست‌های متنی بزرگ

نکات کلیدی و تاکیدها

• طراحی ماژولار: هر بخش از پروژه باید مستقل و قابل تست باشد.
• امنیت API Key: از ذخیره‌سازی محلی کلیدها خودداری و از روش‌های رمزنگاری استفاده کنید.
• مقیاس‌پذیری: با پیاده‌سازی الگوهای کش و صف‌بندی می‌توانید هزینه‌ها را کاهش دهید.
• مانیتورینگ: از ابزارهای مانیتورینگ مانند Prometheus و Grafana برای پیگیری عملکرد سرویس‌ها بهره بگیرید.

چگونه به دوره دسترسی پیدا کنیم

برای دانلود و دسترسی به فیلم‌های آموزشی، کدها و مستندات کامل این مسترکلاس کافی است روی لینک زیر کلیک کنید و پس از ثبت‌نام، به مجموعه کامل محتوا دسترسی پیدا نمایید:

دانلود دوره LangChain MasterClass

هم‌اکنون با شرکت در این دوره، مسیر یادگیری مهارت‌های برتر ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را هموار سازید.