معرفی دوره

در این دوره جامع و پروژه‌محور از پلتفرم Udemy، با فریم‌ورک قدرتمند LangChain و نحوه ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی زبانی بر پایه مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) آشنا می‌شوید. از مباحث پایه تا توسعه کامل یک چت‌بات، سامریزر متون و سیستم‌های سؤال و پاسخ تعاملی، تمام مراحل به صورت گام‌به‌گام آموزش داده شده است. این دوره مناسب همه علاقه‌مندان مبتدی است که می‌خواهند وارد دنیای توسعه GenAI شوند.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

با گذراندن این دوره، شما به مهارت‌های زیر مسلط خواهید شد:

• درک ساختار و معماری فریم‌ورک LangChain و اجزای اصلی آن
• ساخت زنجیره‌های پردازش متن (Chains) برای استخراج و تبدیل داده‌های متنی
• پیاده‌سازی Embeddings و ذخیره‌سازی در پایگاه‌های داده برداری (Vector DB)
• توسعه چت‌بات‌های ساده و پیشرفته با اتصال به API مدل‌های OpenAI و Llama 2
• طراحی گردش‌های کاری (Workflows) و مدیریت حافظه گفتگو با قابلیت یادآوری تاریخچه

مزایای شرکت در دوره

این دوره با تأکید بر جنبه‌های عملی و پروژه‌های کاربردی، فرصت‌های زیر را برای شما فراهم می‌کند:

• آموزش گام‌به‌گام بدون نیاز به پیش‌زمینه سنگین در هوش مصنوعی
• کدهای نمونه و پروژه‌های قابل اجرا در محیط محلی و فضای ابری
• آشنایی با بهترین شیوه‌ها (Best Practices) و الگوهای طراحی در ساخت اپلیکیشن‌های زنجیره‌ای
• پشتیبانی از آخرین نسخه‌های LangChain و به‌روزترین متدهای GenAI
• دریافت گواهی‌نامه پایان دوره از Udemy برای تقویت رزومه

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از محتوا، نیاز به موارد زیر دارید:

• آشنایی ابتدایی با زبان برنامه‌نویسی Python و محیط نصب آن
• داشتن API Key معتبر از OpenAI یا استفاده از مدل‌های رایگان مثل Llama 2
• دانش پایه‌ای از مفاهیم پردازش متن و پایگاه‌های داده
• سیستم عامل ویندوز، مک یا لینوکس با دسترسی به ترمینال

ساختار و سرفصل‌های دوره

دوره به چند بخش اصلی تقسیم شده است تا شما را به صورت مرحله‌ای تا پیاده‌سازی کامل یک اپلیکیشن هوش مصنوعی هدایت کند:

• بخش اول: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی زبانی و معرفی LangChain
• بخش دوم: نصب و پیکربندی محیط توسعه – Python، Virtualenv و کتابخانه‌ها
• بخش سوم: مفاهیم Chains، Prompts و Agents در LangChain
• بخش چهارم: کار با Embeddings و ذخیره‌سازی داده در پایگاه‌های برداری
• بخش پنجم: توسعه چت‌بات ساده با API مدل OpenAI
• بخش ششم: پروژه جامع – خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
• بخش هفتم: پیاده‌سازی سیستم سؤال و پاسخ بر اساس مستندات دلخواه
• بخش هشتم: استقرار و بهینه‌سازی اپلیکیشن روی سرور و فضای ابری

مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی

در طول دوره، چند پروژه کاربردی را به عنوان مثال پیاده‌سازی خواهید کرد:

• چت‌بات پشتیبانی مشتری با قابلیت تشخیص احساسات و ارجاع پرسش‌ها
• سرویس خلاصه‌سازی مقالات علمی با درجه آزادی تنظیم پارامترها
• سیستم سؤال و پاسخ مبتنی بر اسناد شرکت با عملکرد جستجوی برداری
• اپلیکیشن مدیریت یادآوری و زمان‌بندی با استفاده از Agents

هر مثال شامل توضیحات کامل کد، تنظیمات API و نکات مهم برای توسعه در محیط واقعی است.

نکات کلیدی و جمع‌بندی

نکات مهمی که در این دوره به آن‌ها پرداخته می‌شود:

• نحوه ساخت و ترکیب فیلترها و Pipelineهای پردازش متن
• مدیریت حافظه گفتگو و نگهداری Context برای تعامل طبیعی‌تر
• بهینه‌سازی پرامپت‌ها و کاهش هزینه API با تنظیم Temperature و Tokens
• استفاده از پایگاه داده برداری برای جستجوی سریع و دقیق
• چگونگی استقرار ایمن و مقیاس‌پذیر روی سرور

با پایان این دوره، شما آماده‌اید تا به صورت مستقل اپلیکیشن‌های GenAI پیشرفته‌ای بسازید و در پروژه‌های واقعی شرکت کنید. همین امروز دانلود رایگان دوره را آغاز کرده و دنیای هوش مصنوعی زبانی را فرا بگیرید!