| نام محصول به انگلیسی | Oreilly – Master Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems 2024-7 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره جامع طراحی و پیادهسازی سیستمهای تولید افزوده بازیابی (RAG) بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعه‌ای بی‌نظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائه‌شده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره جامع طراحی و پیادهسازی سیستمهای تولید افزوده بازیابی (RAG) بر روی فلش 32GB
به دنیای هیجان‌انگیز سیستمهای تولید افزوده بازیابی (RAG) خوش آمدید! این دوره آموزشی جامع، شما را برای طراحی و پیادهسازی سیستمهای RAG قدرتمند و کارآمد آماده می‌کند. با بهره‌گیری از این دوره، شما قادر خواهید بود تا از آخرین تکنیک‌ها و ابزارهای موجود در این حوزه استفاده کرده و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای برای چالش‌های پردازش زبان طبیعی ارائه دهید. این دوره به طور کامل بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود، و دسترسی شما به مطالب آموزشی را در هر زمان و مکانی فراهم می‌کند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره، یک راهنمای گام به گام است که شما را از مفاهیم اولیه تا پیادهسازی سیستمهای پیچیده RAG هدایت می‌کند. سرفصل‌های اصلی دوره عبارتند از:
- مقدمه‌ای بر سیستمهای RAG: درک عمیق از مفهوم RAG، مزایا و کاربردهای آن، و مقایسه با سایر رویکردهای پردازش زبان طبیعی.
- معماری RAG: آشنایی با اجزای اصلی یک سیستم RAG (از جمله مدل‌های زبانی بزرگ، ماژول‌های بازیابی، و مولدهای پاسخ) و چگونگی تعامل آن‌ها با یکدیگر.
- انتخاب و پیادهسازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): بررسی مدل‌های LLM مختلف (مانند GPT-4, Llama 2, و غیره)، ارزیابی عملکرد آن‌ها، و انتخاب بهترین مدل برای نیازهای خاص شما.
- فناوری‌های بازیابی اطلاعات: آموزش استفاده از ابزارهای پیشرفته بازیابی اطلاعات (مانند جستجوی معنایی برداری، پایگاه‌های داده برداری) برای یافتن اطلاعات مرتبط از مجموعه‌های داده بزرگ.
- افزودن Context: درک چگونگی افزودن context مناسب به LLMs، و بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌ها.
- بهینه‌سازی و ارزیابی سیستمهای RAG: تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد سیستم RAG، معیارهای ارزیابی، و راه‌های بهبود نتایج.
- کاربردهای عملی RAG: بررسی نمونه‌های واقعی از سیستمهای RAG در حوزه‌های مختلف (از جمله پاسخ به سوالات، خلاصه کردن متن، و چت‌بات‌ها).
مزایای شرکت در این دوره
با شرکت در این دوره، شما به مجموعه‌ای از مزایای ارزشمند دست خواهید یافت:
- یادگیری عملی: این دوره بر اساس رویکرد “یادگیری با انجام دادن” طراحی شده است. شما با انجام پروژه‌های عملی و تمرین‌های کاربردی، مهارت‌های لازم را به دست خواهید آورد.
- محتوای به‌روز: دوره به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود تا با آخرین پیشرفت‌ها و روندهای موجود در حوزه RAG همگام باشد.
- دسترسی آسان: تمامی محتوای دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی قرار دارد که امکان دسترسی آفلاین و بدون نیاز به اینترنت را فراهم می‌کند.
- پشتیبانی تخصصی: در طول دوره، شما به پشتیبانی تخصصی از مدرسان و کارشناسان این حوزه دسترسی خواهید داشت تا به سوالات و مشکلات شما پاسخ داده شود.
- گواهی‌نامه معتبر: پس از اتمام دوره، شما گواهی‌نامه‌ای معتبر دریافت خواهید کرد که مهارت و دانش شما را در زمینه RAG تایید می‌کند.
پیش‌نیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، آشنایی با مفاهیم زیر ضروری است:
- زبان برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر مفاهیم پایه‌ای پایتون (مانند متغیرها، حلقه‌ها، توابع، و کلاس‌ها) برای انجام پروژه‌ها و تمرین‌ها.
- آشنایی با پردازش زبان طبیعی (NLP): درک مفاهیم اولیه NLP (مانند مدل‌های زبانی، پردازش متن، و تجزیه و تحلیل احساسات) مفید خواهد بود.
- دانش پایه ریاضیات: درک مفاهیم پایه ریاضیات (مانند جبر خطی و آمار) برای درک عمیق‌تر الگوریتم‌های مورد استفاده در RAG.
حتی اگر در برخی از این زمینه‌ها تجربه کمی دارید، نگران نباشید. در این دوره، منابع و راهنماهایی برای یادگیری این مفاهیم نیز ارائه می‌شود.
سرفصل‌های دوره
بخش 1: مقدمه‌ای بر RAG و معماری آن
در این بخش، شما با مفاهیم اصلی RAG آشنا می‌شوید و معماری کلی یک سیستم RAG را درک می‌کنید. این بخش شامل:
- معرفی RAG و مزایای آن
- مقایسه RAG با سایر رویکردهای NLP
- معماری RAG: اجزای اصلی (LLMs، بازیابی، مولد پاسخ)
- کاربردهای RAG: مثال‌ها و موارد استفاده
بخش 2: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
این بخش به بررسی LLMs می‌پردازد و نحوه انتخاب و استفاده از آن‌ها را آموزش می‌دهد.
- آشنایی با LLMs: GPT-4, Llama 2, PaLM و غیره
- ارزیابی LLMs: معیارها و روش‌های ارزیابی
- انتخاب LLM مناسب برای پروژه
- استفاده از APIهای LLM
بخش 3: فناوری‌های بازیابی اطلاعات
در این بخش، شما با ابزارهای بازیابی اطلاعات آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه اطلاعات مرتبط را از مجموعه‌های داده بزرگ بازیابی کنید.
- جستجوی معنایی برداری
- پایگاه‌های داده برداری (ChromaDB, Weaviate)
- ایندکس‌گذاری و جستجو
- بهینه‌سازی بازیابی
بخش 4: پیادهسازی و بهینه‌سازی سیستمهای RAG
این بخش به شما کمک می‌کند تا سیستمهای RAG را پیادهسازی کنید و عملکرد آن‌ها را بهینه‌سازی کنید.
- آموزش افزودن Context به LLMs
- بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌ها
- تکنیک‌های بهینه‌سازی RAG
- ارزیابی و اندازه‌گیری عملکرد
بخش 5: پروژه‌های عملی و کاربردها
در این بخش، شما با انجام پروژه‌های عملی، دانش خود را در عمل به کار می‌برید و با کاربردهای مختلف RAG آشنا می‌شوید.
- پاسخ به سوالات بر اساس اسناد
- خلاصه‌سازی متن
- ایجاد چت‌بات‌های هوشمند
- کاربردهای RAG در صنایع مختلف
جمع‌بندی
دوره جامع طراحی و پیادهسازی سیستمهای RAG یک فرصت بی‌نظیر برای یادگیری و توسعه مهارت‌های شما در حوزه پردازش زبان طبیعی است. با شرکت در این دوره، شما نه تنها دانش تئوری لازم را کسب می‌کنید، بلکه با انجام پروژه‌های عملی، تجربه‌ای ارزشمند در طراحی و پیادهسازی سیستمهای RAG به دست خواهید آورد. دسترسی آفلاین و آسان به محتوای دوره از طریق فلش مموری 32 گیگابایتی، این امکان را به شما می‌دهد که در هر زمان و مکانی، به یادگیری خود ادامه دهید. این دوره شما را به یک متخصص RAG تبدیل می‌کند و دریچه‌ای به سوی فرصت‌های شغلی جذاب در این حوزه باز می‌کند.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.