معرفی دوره

دوره «Java Spring AI، Neo4J و OpenAI برای نمودار دانش RAG» یکی از جامع‌ترین و بروزترین دوره‌های آموزشی است که در آن با مفاهیم مدل‌سازی نمودار دانش (Knowledge Graph) و تکنیک‌های جستجوی رفرنس احیا (RAG) آشنا خواهید شد. این دوره تولید شده توسط متخصصین Udemy در نوامبر ۲۰۲۴ ارائه شده و شامل ترکیبی از مبانی تئوری، پیاده‌سازی عملی و پروژه‌های واقعی است.

هدف اصلی این دوره آماده کردن شما برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی متکی بر گراف است که بتوانند پرسش و پاسخ تعاملی، توصیه‌گرهای هوشمند و موتورهای جستجوی نیمه‌ساختاری را به سادگی اجرا کنند.

آنچه خواهید آموخت

• پیاده‌سازی Java Spring Boot برای ساخت REST APIهای هوشمند.
• طراحی و مدیریت گراف با پایگاه داده Neo4J.
• کار با مدل‌های OpenAI مانند GPT برای تحلیل و تولید متن.
• ایجاد نمودار دانش و مفاهیم Knowledge Graph.
• تکنیک‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) برای بهبود پاسخ‌دهی.
• ادغام APIهای هوش مصنوعی با معماری‌های میکروسرویس و Spring Cloud.

در انتهای دوره قادر خواهید بود یک سرویس کامل RAG را اجرا کرده و آن را در یک اپلیکیشن وب یا موبایل جاگذاری کنید.

مزایا و فواید دوره

• آشنایی با جدیدترین تکنولوژی‌های هوش مصنوعی و گراف پایگاه داده.
• پروژه‌های عملی که تجربه واقعی صنعت را شبیه‌سازی می‌کنند.
• تضمین بروز بودن سرفصل‌ها متناسب با نوامبر ۲۰۲۴.
• تمرین‌های کدنویسی و آزمون‌های خودارزیابی در انتهای هر فصل.
• پشتیبانی پرسش و پاسخ بین دانشجویان و مدرس دوره در انجمن Udemy.
• دریافت گواهی پایان دوره معتبر از پلتفرم Udemy.

پیش‌نیازها

برای شروع این دوره داشتن دانش مقدماتی زیر ضروری است:

• آشنایی با زبان Java و مفاهیم شی‌گرایی.
• مبانی ساختارهای داده و الگوریتم‌ها.
• درک پایه‌ای از HTTP و APIهای RESTful.
• نصب و راه‌اندازی Java SDK و Maven یا Gradle.
• محیط توسعه مانند IntelliJ IDEA یا Eclipse.

در صورت نداشتن این پیش‌زمینه، منابع معرفی‌شده در بخش منابع جانبی تکمیل‌کننده خواهند بود.

سرفصل‌ها و ساختار دوره

دوره در ۷ بخش اصلی تقسیم شده است که شامل تئوری، پیاده‌سازی، و پروژه نهایی می‌باشد:

• بخش ۱: معرفی نمودار دانش و معماری RAG
• بخش ۲: راه‌اندازی پروژه Java Spring Boot
• بخش ۳: اتصال به Neo4J و مدل‌سازی گراف
• بخش ۴: ادغام OpenAI و مدیریت کلید API
• بخش ۵: طراحی لایه‌های سرویس و کنترلر
• بخش ۶: پیاده‌سازی RAG و بهینه‌سازی پرسش‌ها
• بخش ۷: پروژه عملی–ساخت یک موتور جستجوی هوشمند

هر بخش شامل ویدیوهای آموزشی، کد نمونه و تمرینات عملی است.

مثال‌های عملی و پروژه‌ها

در طول دوره چند مثال کاربردی زیر را مشاهده خواهید کرد:

• ساخت API جستجو که بر اساس پرسش کاربر یک زیرگراف از Neo4J واکشی می‌کند.
• توسعه یک چت‌بات با OpenAI که از داده‌های نمودار دانش پاسخ می‌گیرد.
• ایجاد سیستم توصیه‌گر محتوا بر اساس ارتباط بین نودها.
• پیاده‌سازی Cache برای افزایش سرعت پرس و جوهای تکراری.

این پروژه‌ها در انتهای هر فصل به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های آموخته‌شده را محک بزنید.

نحوه دانلود و دسترسی

برای دانلود رایگان دوره کافی است مراحل زیر را دنبال کنید:

• وارد وب‌سایت ما شوید و لینک «دانلود رایگان نرم‌افزار» را انتخاب کنید.
• پس از ورود، روی دکمه «دریافت لینک Udemy» کلیک کنید.
• در صفحه Udemy ثبت‌نام یا وارد حساب کاربری خود شوید.
• دوره به صورت اتوماتیک به کتابخانه شما اضافه خواهد شد.
• می‌توانید ویدیوها را آنلاین مشاهده یا با Udemy App دانلود کنید.

بدون محدودیت زمانی و با امکان مشاهده مجدد در هر لحظه.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

دوره «Java Spring AI، Neo4J و OpenAI برای نمودار دانش RAG ۲۰۲۴-۱۱» یک مسیر یادگیری کامل و هدفمند برای کسانی است که می‌خواهند وارد حوزه هوش مصنوعی مبتنی بر گراف شوند. بهره‌گیری از تکنیک‌های روز، پروژه‌های عملی و پشتیبانی جامع، این دوره را به یک انتخاب ایده‌آل برای توسعه‌دهندگان و مهندسان نرم‌افزار تبدیل کرده است.

اگر به دنبال ارتقاء مهارت‌هایتان در زمینه Knowledge Graph و ساخت سرویس‌های هوشمند هستید، همین حالا دوره را دانلود و مطالعه را آغاز کنید!