در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی امروز، مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد (GenAI) انقلابی در نحوه تعامل ما با فناوری ایجاد کرده‌اند. از تولید محتوا گرفته تا پاسخ‌گویی به سوالات پیچیده و خودکارسازی وظایف، قابلیت‌های این مدل‌ها بی‌حد و حصر به نظر می‌رسد. اما چگونه می‌توان از این مدل‌های قدرتمند برای ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی و هوشمند بهره برد؟ اینجاست که فریم‌ورک Langchain وارد میدان می‌شود.

دوره “ساخت اپلیکیشن‌های GenAI LLM با Langchain برای مبتدیان” دروازه‌ای است به سوی دنیای توسعه هوش مصنوعی مولد. این دوره به صورت جامع و گام به گام طراحی شده تا شما را، حتی اگر تجربه قبلی کمی در این زمینه دارید، به یک توسعه‌دهنده ماهر در ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM تبدیل کند. با تمرکز بر مفاهیم بنیادی و کاربردی Langchain، شما یاد خواهید گرفت که چگونه قدرت LLMها را مهار کرده و راه‌حل‌های نوآورانه ایجاد کنید.

توجه داشته باشید که این دوره آموزشی به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و به هیچ عنوان به صورت دانلودی در دسترس نیست. این شیوه ارائه تضمین می‌کند که شما به راحتی و بدون نیاز به اینترنت، به تمامی محتوای با کیفیت دوره دسترسی خواهید داشت.

این دوره جامع، شما را با تمامی جنبه‌های ضروری برای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد با Langchain آشنا می‌کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• با مفاهیم بنیادی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد (GenAI) به طور کامل آشنا شوید.
• معماری و کامپوننت‌های اصلی فریم‌ورک Langchain از جمله مدل‌ها، پرامپت‌ها، زنجیره‌ها (Chains)، و عامل‌ها (Agents) را درک کنید.
• نحوه استفاده از مدل‌های مختلف LLM مانند OpenAI، Hugging Face و غیره را با Langchain یاد بگیرید.
• روش‌های پیشرفته مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) را برای گرفتن بهترین خروجی از LLMها مسلط شوید.
• اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM مانند سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A)، چت‌بات‌های هوشمند و خلاصه‌ساز متن را بسازید.
• مفاهیم حافظه (Memory) در Langchain را برای حفظ زمینه مکالمات درک و پیاده‌سازی کنید.
• از ابزارها (Tools) و عامل‌ها (Agents) برای دادن توانایی انجام عملیات خارجی به LLMها استفاده کنید.
• تکنیک‌های Retrieval Augmented Generation (RAG) را برای افزایش دقت و اطلاعات LLMها پیاده‌سازی کنید.
• پروژه‌های عملی و واقعی را با استفاده از Langchain توسعه داده و آن‌ها را اشکال‌زدایی کنید.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت:

• آموزش کاربردی و عملی: تمرکز اصلی دوره بر روی پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند مفاهیم را به صورت عملی یاد بگیرید.
• بروز بودن محتوا: محتوای دوره با آخرین پیشرفت‌ها و تغییرات در فریم‌ورک Langchain و دنیای LLMs هماهنگ شده است (نسخه 2025-2).
• دسترسی آسان و آفلاین: تمامی محتوا بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه شده و نیازی به اینترنت برای مطالعه دوره نخواهید داشت، که این امر برای مناطق با دسترسی محدود به اینترنت بسیار سودمند است.
• مناسب برای مبتدیان: ساختار دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی افراد با دانش اولیه پایتون نیز بتوانند به راحتی مفاهیم را درک کنند و پیشرفت کنند.
• افزایش مهارت‌های شغلی: با تسلط بر Langchain، شما مهارت‌های بسیار پرتقاضایی را در حوزه هوش مصنوعی کسب خواهید کرد که می‌تواند فرصت‌های شغلی جدیدی را برایتان ایجاد کند.
• جامعیت مباحث: از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته، تمامی جنبه‌های ضروری پوشش داده می‌شوند.

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

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: دانش اولیه از سینتکس، ساختار داده‌ها و مفاهیم شیء‌گرایی در پایتون ضروری است.
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (اختیاری): اگرچه مفاهیم پایه توضیح داده می‌شوند، اما داشتن پیش‌زمینه‌ای در این زمینه می‌تواند به درک سریع‌تر کمک کند.
• دسترسی به یک محیط توسعه (IDE) مانند VS Code یا Jupyter Notebook.
• صبر و اشتیاق برای یادگیری و آزمایش!

این دوره به بخش‌های منطقی تقسیم شده است تا فرآیند یادگیری شما را تسهیل کند:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر LLMs و Langchain
  • هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ چیستند؟
  • چرا به Langchain نیاز داریم؟
  • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Langchain.
• بخش ۲: اجزای اصلی Langchain (مدل‌ها، پرامپت‌ها، خروجی‌پارسرها)
  • آشنایی با LLM Models و Chat Models.
  • کار با پرامپت‌ها (Prompts) و Prompt Templates.
  • دریافت و تحلیل خروجی‌های LLM با Output Parsers.
• بخش ۳: زنجیره‌ها (Chains) در Langchain
  • ساخت Simple Chains و Sequential Chains.
  • کار با Retrieval Chains برای بازیابی اطلاعات.
  • استفاده از LLMChain و StuffDocumentsChain.
• بخش ۴: حافظه (Memory) و مدیریت وضعیت
  • چرا حافظه در مکالمات LLM مهم است؟
  • انواع مختلف Memory در Langchain (ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory).
  • پیاده‌سازی چت‌بات‌های با حافظه.
• بخش ۵: عامل‌ها (Agents) و ابزارها (Tools)
  • مفاهیم Agent و Tool در Langchain.
  • دادن توانایی انجام عملیات خارجی به LLMها (جستجو در وب، اجرای کد).
  • ساخت Agent های سفارشی و پیچیده.
• بخش ۶: تکنیک‌های پیشرفته Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • معرفی Vector Stores و Embeddings.
  • ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ بر روی اسناد شخصی.
  • تکنیک‌های پیشرفته RAG برای دقت بالاتر.
• بخش ۷: پروژه‌های عملی و کاربردهای واقعی
  • ساخت یک چت‌بات پیشرفته برای پشتیبانی مشتری.
  • سیستم خلاصه‌ساز هوشمند مقالات.
  • تولید محتوای خودکار و پویا.
  • اشکال‌زدایی و بهبود عملکرد اپلیکیشن‌ها.
• بخش ۸: ملاحظات استقرار (Deployment Considerations)
  • نکات کلیدی برای بهینه‌سازی و استقرار اپلیکیشن‌های Langchain.

Langchain تنها یک فریم‌ورک نیست؛ بلکه ابزاری قدرتمند برای تبدیل ایده‌های هوش مصنوعی به واقعیت است. با مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، می‌توانید:

• ساخت چت‌بات‌های تعاملی: از چت‌بات‌های خدمات مشتری گرفته تا دستیارهای شخصی، Langchain امکان ایجاد مکالمات روان و هوشمند را فراهم می‌کند.
• سیستم‌های پرسش و پاسخ بر روی داده‌های خصوصی: به LLMs امکان دهید تا به سوالات بر اساس مستندات داخلی، فایل‌های PDF یا پایگاه‌های داده پاسخ دهند.
• خلاصه‌سازی و تحلیل متن: به صورت خودکار مقالات بلند، گزارشات و ایمیل‌ها را خلاصه کنید یا اطلاعات کلیدی را از آن‌ها استخراج نمایید.
• تولید محتوا: برای بازاریابی، توسعه وب‌سایت یا حتی نگارش خلاقانه، محتوای جدید تولید کنید.
• اتوماسیون وظایف مبتنی بر زبان: وظایفی مانند فیلتر کردن ایمیل‌ها، طبقه‌بندی اسناد یا استخراج داده‌ها را خودکارسازی کنید.

این کاربردها تنها نمونه‌ای از قابلیت‌های بی‌شمار Langchain هستند و پس از این دوره، شما آماده خواهید بود تا خلاقیت خود را در این حوزه به کار گیرید.

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان طراحی شده است، از جمله:

• توسعه‌دهندگان پایتون: که به دنبال گسترش مهارت‌های خود در زمینه هوش مصنوعی مولد هستند.
• مهندسان داده و دانشمندان داده: که می‌خواهند LLMs را در پایپ‌لاین‌های داده خود ادغام کنند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: که مشتاق یادگیری نحوه ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی واقعی هستند.
• کارآفرینان و مدیران محصول: که به دنبال درک پتانسیل LLMs برای کسب و کار خود هستند.
• دانشجویان و محققان: که می‌خواهند از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی در پروژه‌های خود استفاده کنند.

یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد این دوره، نحوه ارائه فیزیکی آن است. تمامی محتوای آموزشی، شامل ویدئوها، کدهای مثال و منابع، به صورت کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت بالا ارائه می‌شود.

• عدم نیاز به اینترنت: پس از دریافت فلش مموری، شما می‌توانید تمامی جلسات را به صورت آفلاین و بدون هیچ محدودیتی تماشا کنید.
• دسترسی پایدار: دیگر نگران قطعی اینترنت یا مشکلات سرعت دانلود نخواهید بود. محتوای دوره همیشه در دسترس شماست.
• حفاظت از محتوا: این روش ارائه، از دسترسی غیرمجاز به محتوا جلوگیری می‌کند و کیفیت آموزشی را تضمین می‌نماید.

تأکید می‌شود: این دوره به صورت دانلودی (غیرفیزیکی) در دسترس نیست و صرفاً از طریق فلش مموری ۳۲ گیگابایتی قابل تهیه است.

با شرکت در این دوره، شما نه تنها با یکی از پیشروترین فریم‌ورک‌های توسعه LLM آشنا می‌شوید، بلکه گامی بزرگ در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی مولد برمی‌دارید. فرصت را از دست ندهید و خود را برای آینده‌ای که توسط هوش مصنوعی شکل می‌گیرد، آماده کنید.