معرفی دوره

این دوره جامع از پلتفرم Udemy به شما کمک می‌کند تا با استفاده از کتابخانه قدرتمند LangChain، اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را به سادگی توسعه دهید. مدرس دوره، با تجربه‌ عملی در پروژه‌های NLP و سیستم‌های گفتگو، گام به گام اصول معماری، پیاده‌سازی و استقرار برنامه‌های هوشمند را به شما آموزش می‌دهد.

در این دوره به بررسی کامپوننت‌های اصلی LangChain، نحوه مدیریت حافظه گفتگو، اتصال به APIهای خارجی، تولید متن پویا و ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها می‌پردازیم. همچنین پروژه‌های عملی متنوعی ارائه می‌شود تا مهارت‌های شما در دنیای واقعی تثبیت شود.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم پایه LLM و معماری LangChain
• نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
• طراحی و مدیریت مسیرهای گفتگو با استفاده از Chainها و Memoryها
• ایجاد و اتصال Agentهای هوشمند به منابع داده‌ای و APIهای خارجی
• بهینه‌سازی prompt engineering برای بهبود کیفیت خروجی مدل‌ها
• ارزیابی، دیباگ و اندازه‌گیری عملکرد اپلیکیشن
• استقرار و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌ها در سرویس‌های ابری

مزایای شرکت در دوره

• یادگیری عملی با مثال‌های واقعی و پروژه‌محور
• دسترسی رایگان به منابع و کدهای نمونه
• آمادگی برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی و NLP
• افزایش مهارت‌های prompt engineering و automations
• امکان همکاری و تبادل نظر با جامعه LangChain در جلسات آنلاین

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، آشنایی پایه با موارد زیر لازم است:

• مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، تابع، کلاس)
• آشنایی کلی با REST API و درخواست‌های HTTP
• مبانی اولیه یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی مزیت محسوب می‌شود

فصل‌ها و سرفصل‌ها

• فصل ۱: مقدمه بر LLM و معرفی LangChain
• فصل ۲: نصب و راه‌اندازی محیط و ابزارها
• فصل ۳: ساخت اولین Chain و پیاده‌سازی prompt ساده
• فصل ۴: مدیریت حافظه گفتگو و Context Handling
• فصل ۵: Agentها، ابزارها و اتصال به API‌های خارجی
• فصل ۶: استراتژی‌های بهینه‌سازی و ارزیابی عملکرد مدل
• فصل ۷: استقرار اپلیکیشن در سرویس‌های ابری
• فصل ۸: پروژه نهایی: ساخت چت‌بات تخصصی با قابلیت جستجوی مستندات

مثال‌های عملی

در این دوره چندین Project عملی اجرا می‌شود تا مفاهیم عمیق‌تر در ذهن مخاطب تثبیت شود:

• چت‌بات راهنمای مشتریان با قابلیت پاسخ به سؤالات متداول و ارجاع به پایگاه دانش
• سیستم خلاصه‌سازی خودکار مقالات علمی یا خبری
• اپلیکیشن تولید خودکار ایمیل و پاسخگویی هوشمند
• ابزار هوشمند یادگیری زبان با تمرین و اصلاح جملات کاربر

در هر پروژه، نحوه آماده‌سازی داده، طراحی prompt، مدیریت وضعیت گفتگو و ارزیابی خروجی مدل به صورت قدم‌به‌قدم آموزش داده می‌شود.

نکات کلیدی

• استفاده صحیح از Memory برای بهبود پیوستگی گفتگو
• تقسیم‌بندی منطق به Chainهای کوچک برای افزایش خوانایی و قابلیت تست
• مدیریت هزینه‌های API با استفاده از Token Limits و Batch Processing
• انتخاب استراتژی مناسب برای 평가 کیفیت پاسخ‌ها (BLEU، ROUGE و غیره)
• به‌کارگیری Best Practices در استقرار برای دسترس‌پذیری بالا و مقیاس‌پذیری

چگونه از این دوره بهره‌برداری کنیم

برای شروع، پس از دانلود رایگان محتوا، محیط پایتون خود را با استفاده از virtualenv یا conda آماده کنید. سپس مراحل نصب LangChain و کتابخانه‌های وابسته را دنبال کنید. در طول دوره، کدهای نمونه را اجرا کرده، تغییرات مدنظر خود را اعمال کنید و پروژه‌های عملی را با داده‌های دلخواه آزمایش نمایید.

با تکمیل هر بخش، تمرینات آن را انجام دهید و در انجمن دوره مشارکت کنید. این تعامل باعث تعمیق یادگیری و دریافت بازخوردهای ارزشمند از مدرس و سایر دانشجویان خواهد شد.