دوره ZeroToMastery با کد ۲۰۲۵-۴ یک مسیر آموزشی جامع برای توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM (مدل‌های زبان بزرگ) با استفاده از فریمورک قدرتمند LangChain است. در این دوره از مباحث پایه تا مباحث پیشرفته، مهارت‌های لازم برای طراحی، پیاده‌سازی و استقرار سیستم‌های هوشمند مکالمه‌ای و پردازش زبان طبیعی را به صورت عملی خواهید آموخت. تمامی مطالب به طور رایگان قابل دانلود است و دانشجویان از ابتدا تا انتها، پروژه‌های کاربردی انجام خواهند داد.

• مفاهیم پایه LLM و معماری‌های مدرن در پردازش زبان طبیعی
• نصب و تنظیم محیط کار با پایتون، Docker و LangChain
• کار با توکنایزرها و مدیریت حافظه برای پردازش کارآمد داده‌های متنی
• طراحی زنجیره‌های (Chains) گام‌به‌گام برای جریان‌های کاری پیچیده
• پیاده‌سازی ابزارهای Retriever و Indexing جهت جستجوی هوشمند در اسناد
• استفاده از LLM برای ساخت چت‌بات، خلاصه‌سازی متن و تحلیل احساسات
• بهینه‌سازی عملکرد با تکنیک‌هایی نظیر Cached Chains و Streaming Responses
• استقرار نهایی با سرویس‌های AWS، GCP یا Azure

• دسترسی رایگان به محتوای کامل و فایل‌های آموزشی
• تمرین‌های عملی و پروژه‌های پایان هر فصل
• پشتیبانی جامعه ZeroToMastery و گروه گفتگو
• آپدیت مادام‌العمر و دسترسی به نسخه‌های جدید ۲۰۲۵-۴
• گواهی پایان دوره معتبر و امکان معرفی در لینکدین
• مناسب جهت تقویت رزومه در زمینه هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• مبانی لینوکس و کار با ترمینال
• درک اولیه از مفاهیم API و HTTP
• داشتن سیستم با حداقل ۸ گیگابایت رم (بهینه ۱۶ گیگابایت)
• ترجیحاً تجربه مختصر با Git برای مدیریت ورژن کد

• فصل ۱: مقدمه به LLM و LangChain
  • مبانی معماری Transformer
  • معرفی LangChain و اجزای اصلی
• فصل ۲: راه‌اندازی محیط توسعه
  • نصب پایتون، virtualenv و Docker
  • پیاده‌سازی اولین زنجیره ساده
• فصل ۳: مدیریت داده و توکن‌ها
  • کار با توکنایزرها و تقسیم جملات
  • بهینه‌سازی استفاده از حافظه
• فصل ۴: ساخت ابزارهای جستجو (Retrievers)
  • ایندکس‌گذاری اسناد با Pinecone و FAISS
  • جستجوی متن هوشمند
• فصل ۵: طراحی چت‌بات و گردش کار
  • زنجیره‌های مکالمه و مدیریت کانتکست
  • اجرای پاسخ‌های مستقیم و چندمرحله‌ای
• فصل ۶: پیاده‌سازی پروژه نهایی
  • ساخت سیستم خلاصه‌سازی مقالات علمی
  • استقرار در سرور ابری و مانیتورینگ

در پایان هر فصل، یک پروژه کوچک ارائه می‌شود. به عنوان مثال:

• چت‌بات FAQ خودکار: با استفاده از LangChain و Elasticsearch سؤالات کاربران را پاسخ دهید.
• خلاصه‌ساز خبری: دریافت متن یک خبر از API و تولید خلاصه‌ای سه جمله‌ای.
• تحلیل احساسات توئیتر: جمع‌آوری توئیت‌های مرتبط و تحلیل مثبت یا منفی بودن آن‌ها.

این مثال‌ها کمک می‌کند تا دانشجو نه تنها مفاهیم را درک کند، بلکه در دنیای واقعی نیز آماده به کار باشد.

دوره ZeroToMastery با تمرکز بر پروژه‌های عملی و به‌روزترین تکنولوژی‌ها، فاصله بین تئوری و عمل را از بین می‌برد. شما با یادگیری LangChain مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی را کسب می‌کنید و می‌توانید اپلیکیشن‌های پیچیده‌ای بسازید که در صنایع مختلف از جمله خدمات مالی، سلامت و آموزش کاربرد دارند. اکنون با دانلود رایگان این دوره، آینده خود را در دنیای فناوری هوش مصنوعی تضمین کنید!