در عصر حاضر، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مرزهای جدیدی را در تعامل انسان و ماشین گشوده‌اند. این تکنولوژی‌ها، از تولید متن و کد گرفته تا پاسخگویی به سؤالات پیچیده، انقلابی در صنایع مختلف ایجاد کرده‌اند. اما چالش اصلی این است که چگونه می‌توان از قدرت این مدل‌ها به بهترین شکل استفاده کرد و آن‌ها را در اپلیکیشن‌های کاربردی ادغام نمود؟

این دوره جامع و کاربردی، پاسخگوی این نیاز است. شما با شرکت در این دوره، به تسلط کامل بر توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد با تمرکز بر معماری RAG (Retrieval Augmented Generation) و فریم‌ورک قدرتمند Langchain دست خواهید یافت. این دوره به صورت فیزیکی و بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود تا دسترسی شما به محتوای آموزشی، بدون نیاز به اتصال دائم اینترنت و با سرعت بالا میسر باشد. این رویکرد، یادگیری پیوسته و بدون وقفه را برای شما تضمین می‌کند.

ما گام به گام شما را از مفاهیم بنیادی LLMها تا ساخت پیچیده‌ترین اپلیکیشن‌های کاربردی با Langchain همراهی خواهیم کرد. اگر به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در حوزه هوش مصنوعی و ورود به بازار کار پرتقاضای توسعه‌دهندگان LLM هستید، این دوره، مسیری روشن و عملی را پیش روی شما قرار می‌دهد.

این دوره با هدف مجهز کردن شما به مهارت‌های عملی و دانش عمیق در زمینه توسعه LLM طراحی شده است. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• شناخت عمیق مدل‌های زبان بزرگ (LLM): درک کامل عملکرد داخلی، محدودیت‌ها و پتانسیل‌های LLMهای پیشرو مانند GPT-3/4، Llama و سایر مدل‌ها. یاد می‌گیرید چگونه بهترین مدل را برای کاربردهای مختلف انتخاب کنید.

• تسلط بر Langchain: از پایه تا پیشرفته، با تمام کامپوننت‌های کلیدی Langchain آشنا می‌شوید: Chains، Agents، Memory، Prompt Templates، Document Loaders و Retrievers. شما یاد خواهید گرفت چگونه این اجزا را به صورت ماژولار و قابل توسعه به کار بگیرید.

• پیاده‌سازی معماری RAG: درک مفهوم RAG و چگونگی استفاده از آن برای غلبه بر محدودیت‌های دانش LLMها (Hallucination) و ارائه پاسخ‌های دقیق و به‌روز. شامل بارگذاری داده‌ها، ساخت دیتابیس‌های وکتور (Vector Databases) و استراتژی‌های بازیابی اطلاعات.

• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) پیشرفته: تکنیک‌های نوین طراحی پرامپت‌ها برای استخراج بهترین پاسخ‌ها از LLMها، از جمله Few-shot learning، Chain-of-Thought و Self-consistency.

• توسعه Agents و Tools سفارشی: ساخت agentهایی که قادرند با استفاده از ابزارهای خارجی (مانند جستجوگر وب، ماشین حساب، APIهای سفارشی) وظایف پیچیده‌تری را انجام دهند.

• کار با داده‌های نا‌ساختاریافته: یادگیری نحوه بارگذاری، تقسیم‌بندی (chunking) و پردازش انواع مختلف داده‌ها (متن، PDF، وب‌سایت) برای استفاده در سیستم‌های RAG.

• استفاده از Langsmith: آشنایی با Langsmith برای دیباگ، مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد اپلیکیشن‌های Langchain و بهبود مستمر آن‌ها.

• ساخت پروژه‌های عملی: از ابتدا تا انتها، پروژه‌های عملی و کاربردی مانند چت‌بات‌های پرسش و پاسخ بر اساس اسناد شخصی، خلاصه‌ساز خودکار مقالات و ابزارهای تولید کد را توسعه خواهید داد.

شرکت در این دوره نه تنها دانش شما را افزایش می‌دهد، بلکه مزایای ملموسی برای آینده شغلی شما به ارمغان می‌آورد:

• کسب مهارت‌های بسیار پرتقاضا: توسعه‌دهندگان متخصص در LLM و Langchain جزو پردرآمدترین و پرتقاضاترین مشاغل در بازار فناوری امروز هستند.

• توانایی ساخت راهکارهای واقعی: شما قادر خواهید بود ایده‌های خود را به اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی عملی و کارآمد تبدیل کنید که قادر به حل مسائل واقعی هستند.

• آشنایی با آخرین فناوری‌ها: محتوای دوره به‌روز بوده و شما را با جدیدترین پیشرفت‌ها و بهترین شیوه‌ها در زمینه هوش مصنوعی مولد آشنا می‌سازد.

• آموزش عملی و پروژه محور: به جای تئوری صرف، بر یادگیری از طریق انجام کار و ساخت پروژه‌های واقعی تمرکز دارد که تجربه عملی شما را به شدت افزایش می‌دهد.

• دسترسی دائمی به محتوا: ارائه دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی به این معنی است که شما همیشه به محتوای آموزشی دسترسی خواهید داشت و نیازی به نگرانی بابت مشکلات اینترنت یا محدودیت‌های دانلود ندارید.

• افزایش چشمگیر شانس استخدام: با تکمیل این دوره و داشتن پروژه‌های عملی در رزومه، شانس شما برای جذب در شرکت‌های پیشرو در حوزه AI به طرز چشمگیری افزایش می‌یابد.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: دانش مقدماتی تا متوسط پایتون شامل مفاهیم متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها و کار با کتابخانه‌ها الزامی است. تمام کدهای دوره با پایتون نوشته شده‌اند.

• مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (اختیاری): آشنایی قبلی با مفاهیمی مانند مدل‌های یادگیری ماشین، آموزش مدل‌ها و داده‌ها مفید است اما اجباری نیست؛ مفاهیم ضروری LLMها در دوره توضیح داده می‌شوند.

• آشنایی با خط فرمان/ترمینال (اختیاری): توانایی استفاده از محیط خط فرمان برای نصب پکیج‌ها و اجرای اسکریپت‌ها.

• علاقه و انگیزه بالا: مهم‌ترین پیش‌نیاز، اشتیاق به یادگیری و حل مسائل پیچیده با استفاده از هوش مصنوعی است!

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده است تا شما بتوانید گام به گام مفاهیم را فرا بگیرید:

• ماژول ۱: مبانی هوش مصنوعی مولد و LLMها

  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
  • آشنایی با معماری ترنسفورمرها و نحوه عملکرد LLMها
  • معرفی مدل‌های پیشرو (OpenAI GPT, Hugging Face Models, Llama)
  • محدودیت‌ها و چالش‌های LLMها (Hallucination، دانش قدیمی)
  • ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در AI

• ماژول ۲: مقدمه‌ای بر Langchain – قلب توسعه LLM

  • معرفی فریم‌ورک Langchain و فلسفه طراحی آن
  • اجزای اصلی Langchain: مدل‌ها (Models)، پرامپت‌ها (Prompts)، خروجی‌گیرنده‌ها (Output Parsers)
  • ساخت اولین Chain شما: اتصال مدل و پرامپت
  • کار با مختلف مدل‌های LLM و چت در Langchain
  • مدیریت وضعیت مکالمه (Memory) در Langchain

• ماژول ۳: معماری RAG – بازیابی اطلاعات برای تولید محتوا

  • چرا به RAG نیاز داریم؟ حل مشکل دانش محدود LLMها
  • اجزای سیستم RAG: بارگذاری کننده اسناد (Document Loaders)، تقسیم‌کننده متن (Text Splitters)
  • مفهوم Embeddings و نقش آن در RAG
  • معرفی و کار با Vector Databases (مانند Chroma, Pinecone)
  • استراتژی‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval Strategies)
  • ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ (Q&A) با RAG از اسناد شخصی

• ماژول ۴: مفاهیم پیشرفته Langchain و Agents

  • توسعه Agents: هوش مصنوعی که می‌تواند تصمیم بگیرد و عمل کند
  • ساخت Tools سفارشی برای Agents (مانند ابزار جستجوگر وب، ماشین حساب)
  • چندزنجیره‌ای (Multi-chain) و رویکردهای پیچیده
  • Callbacks و streaming در Langchain
  • معرفی و کاربرد Langsmith برای دیباگ و مانیتورینگ

• ماژول ۵: پروژه‌های عملی و پیاده‌سازی

  • ساخت یک چت‌بات پشتیبانی مشتری بر اساس مستندات شرکت
  • توسعه یک خلاصه‌ساز مقاله علمی با قابلیت تحلیل وکتور
  • ساخت یک Agent برای تولید کد پایتون بر اساس درخواست کاربر
  • بررسی ملاحظات پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های LLM
  • معرفی فریم‌ورک‌های رابط کاربری (مانند Streamlit) برای ساخت نمونه اولیه

• ماژول ۶: اخلاق در هوش مصنوعی و بهترین شیوه‌ها

  • مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMها
  • مفهوم سوگیری (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی و راهکارهای کاهش آن
  • طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
  • بهترین شیوه‌ها برای توسعه پایدار و قابل نگهداری

در طول این دوره، ما بر رویکرد عملی و مثال‌های کاربردی تاکید زیادی خواهیم داشت. برخی از سناریوهایی که شما قادر به پیاده‌سازی آن‌ها خواهید بود عبارتند از:

• یک چت‌بات که می‌تواند به سؤالات پیچیده در مورد اسناد PDF یک شرکت پاسخ دهد و منابع پاسخ خود را نیز مشخص کند. این سناریو به شما امکان می‌دهد تا RAG را به صورت عملی درک کنید.

• یک Agent هوشمند که با دسترسی به ابزارهای خاص، می‌تواند کارهای مختلفی انجام دهد؛ مثلاً با یک ابزار جستجوگر وب اطلاعاتی را از اینترنت به دست آورد و با یک ابزار دیگر، بر اساس آن اطلاعات یک خلاصه جامع ارائه دهد.

• سیستم‌هایی که قادر به خلاصه‌سازی خودکار جلسات، ایمیل‌ها یا مقالات طولانی باشند و نکات کلیدی را استخراج کنند.

• نحوه اتصال Langchain به پایگاه‌های داده و APIهای مختلف برای ایجاد اپلیکیشن‌هایی با داده‌های پویا و به‌روز.

• استفاده از Langsmith برای ردیابی و تحلیل عملکرد زنجیره‌های Langchain، شناسایی bottlenecks و بهبود کارایی.

این دوره بر یادگیری “چگونه فکر کنیم” هنگام ساخت اپلیکیشن‌های LLM، نه فقط “چگونه کد بنویسیم”، تمرکز دارد. هدف ما آماده‌سازی شما برای حل مسائل پیچیده دنیای واقعی با استفاده از قدرت هوش مصنوعی مولد است. با محتوای جامع و ارائه فیزیکی بر روی فلش مموری، شما تمامی ابزارهای لازم برای تسلط بر این حوزه را در اختیار خواهید داشت.