| نام محصول به انگلیسی | LinkedIn – Building RAG Solutions with Azure AI Studio 2024-7 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره ساخت راهکارهای RAG با Azure AI Studio 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 ساخت راهکارهای RAG با Azure AI Studio بر روی فلش 32 گیگابایتی
در دنیای رو به رشد هوش مصنوعی، توانایی ساخت و پیادهسازی سیستمهای پیشرفته و کارآمد، کلید موفقیت کسبوکارها و نوآوران است. Retrieval-Augmented Generation (RAG) یکی از قدرتمندترین رویکردها در این زمینه محسوب میشود که با ترکیب قدرت بازیابی اطلاعات و مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، امکان تولید پاسخهای دقیقتر، مرتبطتر و مبتنی بر دانش خاص را فراهم میآورد. این دوره آموزشی تخصصی، با تمرکز بر پلتفرم Azure AI Studio، شما را گام به گام در فرآیند طراحی، ساخت و استقرار راهکارهای RAG پیشرفته یاری میرساند.
با توجه به اهمیت روزافزون این فناوری، ما این دوره جامع را بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میدهیم تا دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی، بدون نیاز به دانلودهای حجیم و با حفظ امنیت دادهها، برای شما فراهم باشد. این فلش مموری حاوی تمامی ویدئوها، کدها، اسناد و ابزارهای مورد نیاز است و تجربهای یکپارچه و بدون وقفه را تضمین میکند.
چرا دوره ساخت راهکارهای RAG با Azure AI Studio؟
Azure AI Studio، ابزاری قدرتمند و منعطف از مایکروسافت است که فرآیند توسعه و استقرار برنامههای کاربردی هوش مصنوعی را سادهتر میکند. با استفاده از این پلتفرم، میتوانید بدون نیاز به زیرساختهای پیچیده، مدلهای زبانی خود را با دانش اختصاصی سازمان یا مجموعه دادههای مورد نظر ادغام کرده و سیستمهای پرسش و پاسخ هوشمند، دستیارهای مجازی سفارشی و ابزارهای تولید محتوای مبتنی بر داده بسازید.
این دوره به شما میآموزد که چگونه از قابلیتهای منحصر به فرد Azure AI Studio برای ساخت سیستمهای RAG بهره ببرید. از درک معماری RAG گرفته تا پیادهسازی عملی آن با استفاده از Azure OpenAI Service، Azure AI Search و سایر ابزارهای اکوسیستم Azure، هر آنچه برای موفقیت در این حوزه نیاز دارید، در این دوره گنجانده شده است.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
- مبانی عمیق RAG: درک کامل معماری، اجزا و نحوه عملکرد سیستمهای RAG، شامل مدلهای بازیابی (Retrieval Models) و مدلهای تولید (Generation Models).
- آشنایی با Azure AI Studio: کاوش در رابط کاربری، ابزارها و قابلیتهای اصلی Azure AI Studio برای توسعه هوش مصنوعی.
- کار با Azure OpenAI Service: نحوه دسترسی و استفاده از مدلهای پیشرفته زبانی مانند GPT-4 و GPT-3.5 Turbo برای بخش تولید (Generation) در RAG.
- بهینهسازی Azure AI Search: تکنیکهای پیشرفته برای نمایه سازی (Indexing)، بازیابی (Retrieval) و جستجوی معنایی (Semantic Search) در Azure AI Search برای افزایش دقت و کارایی سیستم RAG.
- ایجاد و مدیریت Knowledge Base: یادگیری نحوه آمادهسازی، پاکسازی و بارگذاری دادههای سازمانی در Azure AI Search برای ایجاد پایگاه دانش اختصاصی.
- پیادهسازی Flowهای RAG: طراحی و پیادهسازی جریانهای کاری (Workflows) مختلف برای سیستمهای RAG با استفاده از ابزارهای موجود در Azure AI Studio.
- ارزیابی و بهبود عملکرد: معیارهای سنجش کارایی سیستمهای RAG و روشهای بهینهسازی نتایج برای دستیابی به بالاترین دقت.
- استقرار و مقیاسبندی: نحوه استقرار (Deployment) راهکارهای RAG ساخته شده در Azure و ملاحظات مقیاسپذیری.
- کاربردهای عملی: بررسی مثالهای واقعی و سناریوهای کاربردی از پیادهسازی RAG در صنایع مختلف.
مزایای شرکت در این دوره:
- تخصص در فناوری روز: کسب مهارتهای مورد نیاز برای ساخت نسل جدید برنامههای هوش مصنوعی که مبتنی بر دانش اختصاصی عمل میکنند.
- کار با ابزارهای پیشرو: تسلط بر Azure AI Studio، Azure OpenAI Service و Azure AI Search، پلتفرمهای کلیدی در اکوسیستم هوش مصنوعی مایکروسافت.
- دسترسی آسان و همیشگی: دریافت محتوای کامل دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، امکان مطالعه و تمرین در هر زمان و مکان را فراهم میکند.
- پروژههای عملی: یادگیری از طریق پروژههای عملی و مثالهای کاربردی که به شما در درک بهتر مفاهیم کمک میکند.
- پیشرفت شغلی: افزایش چشمگیر ارزش و مهارتهای شما در بازار کار، با تمرکز بر حوزههای رو به رشد هوش مصنوعی و مهندسی داده.
- انعطافپذیری در یادگیری: قابلیت مرور مجدد محتوای ویدئویی و کدها، به شما امکان میدهد تا با سرعت خودتان پیش بروید.
ساختار دوره و سرفصلهای کلیدی:
این دوره آموزشی به صورت ماژولار طراحی شده است تا پوشش جامعی از مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز را فراهم آورد. هر ماژول شامل توضیحات تئوری، نمایشهای عملی و تمرینهای گام به گام است.
ماژول 1: مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد و RAG
- معرفی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیتهای آنها
- چالشهای استفاده از LLMs بدون دادههای خارجی
- مفهوم Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- معماری پایه یک سیستم RAG
- مزایای RAG نسبت به روشهای سنتی
ماژول 2: آشنایی با Azure AI Studio
- مرور کلی پلتفرم Azure AI Studio
- ایجاد و مدیریت پروژهها
- رابط کاربری و ابزارهای اصلی
- نحوه اتصال به Azure OpenAI Service
- مفاهیم مربوط به Prompt Engineering در Azure AI Studio
ماژول 3: کار با Azure OpenAI Service
- آشنایی با مدلهای GPT (GPT-4, GPT-3.5 Turbo)
- تنظیمات و پارامترهای مدل برای تولید متن
- استفاده از Chat Completions API
- مدیریت History مکالمات
- ملاحظات مربوط به هزینه و API Keys
ماژول 4: Azure AI Search برای RAG
- مقدمهای بر Azure AI Search
- ایجاد Index و تعریف Schema
- فرآیند Ingestion و Indexing دادهها
- استراتژیهای Chunking (قطعهبندی) متن
- جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی (Keyword Search)
- جستجوی معنایی (Semantic Search) و Vector Search
- تنظیمات Ranker برای بهبود نتایج جستجو
ماژول 5: ساخت پایگاه دانش و ادغام با LLM
- جمعآوری، پاکسازی و آمادهسازی دادهها
- پردازش دادههای متنی (Text Processing)
- نحوه Embed کردن (تبدیل به بردار) دادهها
- ایجاد Knowledge Base در Azure AI Search
- اتصال Azure AI Search به Azure OpenAI Service
- پیادهسازی یک سیستم RAG ساده
ماژول 6: طراحی Flowهای پیشرفته RAG
- استفاده از LangChain یا Semantic Kernel با Azure AI Studio
- مدیریت Prompts پیچیده
- بازیابی چند مرحلهای (Multi-hop Retrieval)
- تکنیکهای Query Expansion
- استفاده از Agents برای وظایف پیچیدهتر
- مثال عملی: ساخت یک دستیار پرسش و پاسخ سازمانی
ماژول 7: ارزیابی، بهینهسازی و استقرار
- معیارهای ارزیابی سیستمهای RAG (مانند ROUGE, BLEU, Precision/Recall)
- روشهای تنظیم پارامترها برای بهبود نتایج
- استراتژیهای A/B Testing برای ارزیابی مدلها
- استقرار (Deployment) راهکار RAG به عنوان یک API
- ملاحظات امنیتی و نظارتی
- مقدمهای بر MLOps برای RAG
پیشنیازهای دوره:
برای بهرهمندی کامل از این دوره، آشنایی با مفاهیم اولیه هوش مصنوعی، زبان برنامهنویسی Python و آشنایی اولیه با مفاهیم ابری (Cloud Computing) توصیه میشود. تجربه کار با Azure یا سایر سرویسهای ابری امتیاز محسوب میشود، اما ضروری نیست.
برای چه کسانی این دوره مناسب است؟
- توسعهدهندگان نرمافزار و مهندسان هوش مصنوعی
- معماران راهکارهای ابری
- دانشمندان داده (Data Scientists)
- مدیران محصول و علاقهمندان به حوزه هوش مصنوعی
- هر کسی که به دنبال ساخت سیستمهای هوشمند مبتنی بر داده است.
با سرمایهگذاری بر روی این دوره جامع، دانش و مهارت لازم را برای تبدیل ایدههای نوآورانه خود به راهکارهای RAG قدرتمند و کارآمد با استفاده از Azure AI Studio کسب خواهید کرد. این دوره، گامی کلیدی در مسیر حرفهای شما در دنیای هیجانانگیز هوش مصنوعی مولد خواهد بود.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.