در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، توانایی ساخت و استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به صورت محلی و کار با آن‌ها، مهارتی حیاتی محسوب می‌شود. این دوره جامع شما را با آخرین فناوری‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای ساخت عوامل هوش مصنوعی، چت‌بات‌های پیشرفته و سیستم‌های تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) با استفاده از Ollama و LLMهای محلی آشنا می‌سازد. به خاطر داشته باشید که این دوره روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و به صورت دانلودی در دسترس نیست. این بدان معناست که تمامی محتوای آموزشی، کدهای نمونه و ابزارهای لازم به صورت آفلاین و همواره در اختیار شما خواهد بود، بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت یا نگرانی بابت سرعت دانلود. این ویژگی منحصر به فرد، امکان یادگیری منعطف و بدون وقفه را برای شما فراهم می‌آورد.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مباحث پایه تا مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی محلی هدایت کند. هدف ما، تجهیز شما به مهارت‌های عملی و دانش فنی برای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی است:

• راه اندازی Ollama و LLM های محلی: نحوه نصب و پیکربندی Ollama و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ مختلف (مانند Llama 2، Mistral و…) را به صورت محلی و کاملاً آفلاین فرا خواهید گرفت. این بخش شامل بهینه‌سازی عملکرد بر روی سخت‌افزار شخصی شما نیز می‌شود.

• ساخت عوامل هوش مصنوعی (AI Agents): با فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain یا CrewAI آشنا شده و یاد می‌گیرید چگونه عوامل هوش مصنوعی هوشمند با قابلیت تصمیم‌گیری، برنامه‌ریزی و استفاده از ابزارها را توسعه دهید. مثال‌های عملی از عوامل پژوهشی، تولید محتوا و حل مسئله ارائه خواهد شد.

• توسعه چت‌بات‌های تعاملی: اصول طراحی مکالمات، مدیریت تاریخچه چت و پیاده‌سازی چت‌بات‌های کاربردی با استفاده از LLMهای محلی را خواهید آموخت. از یک چت‌بات ساده تا یک دستیار هوشمند، گام به گام پیش خواهید رفت.

• پیاده‌سازی سیستم‌های RAG: مفهوم تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) برای بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌های LLM با استفاده از داده‌های خارجی را به طور کامل درک کرده و پیاده‌سازی می‌کنید. این بخش شامل کار با پایگاه‌های داده وکتور و تکنیک‌های ایندکس‌گذاری محتوا می‌شود.

• تست و استقرار: روش‌های تست کارایی و پایداری عوامل هوش مصنوعی و چت‌بات‌ها را فرا گرفته و نکات کلیدی برای بسته‌بندی و استقرار راهکارهای مبتنی بر LLM محلی را بررسی خواهیم کرد.

• پروژه‌های عملی: در طول دوره، با انجام پروژه‌های عملی و چالش‌برانگیز، دانش نظری خود را به مهارت‌های قابل استفاده تبدیل خواهید کرد.

انتخاب این دوره برای شما مزایای چشمگیری به همراه خواهد داشت، به‌ویژه با توجه به ارائه آن بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی:

• حریم خصوصی و امنیت داده: با اجرای LLMها به صورت محلی، داده‌های شما هرگز از دستگاه خارج نمی‌شوند، که این امر حریم خصوصی و امنیت بی‌نظیری را فراهم می‌کند. این یکی از بزرگترین مزایای کار با Ollama و LLMهای محلی است.

• کاهش هزینه‌ها: نیازی به پرداخت هزینه برای استفاده از APIهای LLMهای ابری نخواهید داشت، که این به معنای صرفه‌جویی قابل توجه در بلندمدت است.

• دسترسی آفلاین و دائمی: تمام محتوای دوره، کدها و ابزارهای مورد نیاز بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود. این یعنی شما می‌توانید در هر زمان و مکانی، بدون نیاز به اینترنت، به محتوای دوره دسترسی داشته باشید و به یادگیری خود ادامه دهید. این ویژگی برای مناطق با دسترسی محدود به اینترنت یا افرادی که ترجیح می‌دهند بدون حواس‌پرتی آنلاین مطالعه کنند، ایده‌آل است.

• مهارت‌های مورد تقاضا: هوش مصنوعی و به خصوص LLMهای محلی، از پرتقاضاترین حوزه‌های بازار کار فناوری هستند. با این دوره، شما مهارت‌هایی کسب می‌کنید که در آینده شغلی شما بسیار ارزشمند خواهند بود.

• یادگیری عملی و پروژه محور: تاکید دوره بر پروژه‌های عملی به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به صورت عمیق درک کرده و توانایی حل مسائل واقعی را کسب کنید.

• کنترل کامل بر روی مدل‌ها: قابلیت آزمایش، تنظیم و شخصی‌سازی مدل‌ها بدون محدودیت‌های ابری، به شما آزادی عمل بیشتری می‌دهد.

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

• آشنایی با پایتون: دانش اولیه برنامه‌نویسی با پایتون، شامل متغیرها، حلقه‌ها، توابع و کلاس‌ها، ضروری است.

• مفاهیم اولیه هوش مصنوعی: آشنایی کلی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (اختیاری اما مفید است).

• مهارت‌های کار با خط فرمان: آشنایی اولیه با محیط خط فرمان (Command Line Interface).

• سخت‌افزار مناسب: برای اجرای LLMهای محلی، سیستمی با حداقل ۸ تا ۱۶ گیگابایت رم (بسته به مدل)، و ترجیحاً یک کارت گرافیک با پشتیبانی CUDA (برای کاربران NVIDIA) یا ROCm (برای کاربران AMD) با حداقل ۶ گیگابایت VRAM (به شدت توصیه می‌شود اما برای مدل‌های کوچک‌تر الزامی نیست) نیاز دارید. این سخت‌افزار مورد نیاز، روی فلش مموری قرار ندارد و باید توسط شما تأمین شود.

بخش ۱: مبانی LLMهای محلی و Ollama

• مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ و اهمیت پردازش محلی.
• معرفی Ollama: چرا و چگونه از آن استفاده کنیم؟
• نصب و پیکربندی Ollama بر روی ویندوز، مک و لینوکس.
• دانلود و مدیریت مدل‌های مختلف LLM محلی (Llama 2, Mistral, Code Llama و…).
• برقراری ارتباط پایه با LLMها از طریق خط فرمان و API پایتون.
• بهینه‌سازی تنظیمات برای بهترین عملکرد روی سخت‌افزار شما.

بخش ۲: ساخت عوامل هوش مصنوعی (AI Agents)

• آشنایی با مفهوم عامل‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها.
• معرفی فریم‌ورک‌های توسعه عامل مانند LangChain یا CrewAI.
• تعریف نقش‌ها (Roles)، وظایف (Tasks) و ابزارها (Tools) برای عامل‌ها.
• طراحی و پیاده‌سازی یک عامل پژوهشی برای جمع‌آوری اطلاعات.
• توسعه یک عامل تولید محتوا با قابلیت‌های پیشرفته.
• کار با حافظه عامل‌ها و مدیریت وضعیت.

بخش ۳: توسعه چت‌بات‌های تعاملی

• اصول طراحی یک چت‌بات موثر و کاربرپسند.
• ادغام LLMهای محلی با رابط کاربری چت.
• مدیریت مکالمات و حفظ تاریخچه چت.
• پیاده‌سازی چت‌بات‌های مبتنی بر سناریوهای خاص.
• افزودن قابلیت‌های پیشرفته مانند ورودی صوتی/خروجی صوتی (با ابزارهای خارجی).
• پروژه عملی: ساخت یک چت‌بات پشتیبانی مشتری ساده.

بخش ۴: تولید مبتنی بر بازیابی (RAG)

• درک عمیق RAG: چرا و چه زمانی به آن نیاز داریم؟
• معرفی پایگاه‌های داده وکتور (Vector Databases) و Embeddings.
• فرآیند ایندکس‌گذاری و ذخیره اطلاعات خارجی (اسناد، مقالات، وب‌سایت‌ها).
• تکنیک‌های بازیابی اطلاعات مرتبط برای LLM.
• پیاده‌سازی یک سیستم RAG برای پاسخگویی به سوالات بر اساس داکیومنت‌های شخصی.
• بهبود دقت پاسخ‌ها با RAG پیشرفته.

بخش ۵: مباحث پیشرفته و استقرار

• ارکستراسیون عامل‌ها و همکاری بین چندین عامل.
• معرفی مفاهیم Fine-tuning و LoRA (مقدماتی).
• اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری.
• تست و اعتبارسنجی عوامل هوش مصنوعی و چت‌بات‌ها.
• بسته‌بندی و استقرار راهکارهای LLM محلی برای اشتراک‌گذاری.

بخش ۶: پروژه‌های نهایی

• پروژه جامع ۱: ساخت یک دستیار شخصی هوشمند با قابلیت‌های عامل و چت‌بات.
• پروژه جامع ۲: توسعه یک سیستم RAG برای دانش سازمانی یا یک حوزه تخصصی.
• راهنمایی برای ایده‌پردازی و توسعه پروژه‌های آتی.

در بازار اشباع شده دوره‌های آموزشی، این دوره با تمرکز بر LLMهای محلی و Ollama، جایگاه ویژه‌ای دارد. مهم‌تر از همه، شیوه ارائه آن بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی است. این روش نه تنها دسترسی نامحدود و آفلاین به محتوا را تضمین می‌کند، بلکه شما را از دغدغه‌های مربوط به سرعت اینترنت، فیلترینگ یا نیاز به دانلود فایل‌های حجیم رها می‌سازد. تمامی محتوا، از ویدئوهای آموزشی گرفته تا کدهای منبع و حتی محیط‌های توسعه مجازی (در صورت نیاز)، به صورت آماده روی فلش مموری قرار گرفته‌اند تا شما بتوانید بلافاصله شروع به کار کنید. این دوره برای توسعه‌دهندگان، پژوهشگران، یا هر کسی که به دنبال یادگیری عمیق و عملی در زمینه هوش مصنوعی مولد با تمرکز بر راهکارهای خصوصی و کارآمد است، طراحی شده. با اتمام این دوره، شما نه تنها درک جامعی از نحوه کار با LLMهای محلی پیدا خواهید کرد، بلکه قادر خواهید بود پروژه‌های هوش مصنوعی پیچیده و کارآمد خود را به صورت مستقل توسعه داده و به مرحله اجرا برسانید. همین امروز قدم در این مسیر هیجان‌انگیز بگذارید!