یکپارچگی تئوری و عمل

این دوره فراتر از صرفاً ارائه مفاهیم نظری عمل می‌کند. هر بخش با مثال‌های عملی متعدد، کدنویسی زنده و پروژه‌های واقعی همراه است تا اطمینان حاصل شود که شما نه تنها می‌دانید “چه” چیزی را یاد می‌گیرید، بلکه “چگونه” آن را در دنیای واقعی پیاده‌سازی کنید. این رویکرد عملی، شکاف بین دانش تئوری و کاربرد صنعتی را پر می‌کند.

پوشش جامع و عمیق

از مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد و LLM‌ها گرفته تا جزئیات پیچیده RAG و طراحی عوامل هوش مصنوعی، این دوره یک پوشش جامع را ارائه می‌دهد. شما با تمامی ابزارها و تکنیک‌های ضروری برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند آشنا خواهید شد که می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را به صورت مستقل انجام دهند.

آماده‌سازی برای بازار کار

مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، از جمله کار با LLM‌ها، پایگاه‌های داده وکتور، فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی و API‌های OpenAI، در حال حاضر جزو متقاضی‌ترین مهارت‌ها در بازار کار جهانی هوش مصنوعی هستند. این دوره شما را برای نقش‌هایی مانند مهندس هوش مصنوعی، مهندس پرامپت، دانشمند داده و توسعه‌دهنده AI آماده می‌کند.

به‌روزرسانی ۲۰۲۵

فناوری هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است. این دوره برای سال ۲۰۲۵ به‌روزرسانی شده تا آخرین پیشرفت‌ها، بهترین روش‌ها و تغییرات در API‌ها و ابزارهای مرتبط با OpenAI و پایتون را پوشش دهد. با این دوره، شما همیشه در لبه دانش هوش مصنوعی قرار خواهید گرفت.

ارائه بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی

این دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت بالا ارائه می‌شود. این روش توزیع تضمین می‌کند که شما می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید، بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت یا نگرانی در مورد سرعت دانلود. این دوره کاملاً آفلاین قابل استفاده است و هیچ نیازی به دانلود آن از اینترنت نخواهید داشت.

این دوره برای افرادی با سطوح مختلف تجربه طراحی شده است، اما داشتن پیش‌نیازهای زیر به شما کمک می‌کند تا بیشترین بهره را از آن ببرید:

• آشنایی با مبانی پایتون: دانش پایه پایتون شامل متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده ضروری است.
• مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: درک عمومی از مفاهیمی مانند مدل‌ها، داده‌ها و آموزش مدل‌ها مفید خواهد بود، اگرچه در طول دوره به مرور برخی از این مبانی پرداخته می‌شود.
• آشنایی با محیط‌های توسعه: تجربه کار با Jupyter Notebooks یا IDE‌های مشابه توصیه می‌شود.

نیاز به دانش قبلی عمیق در زمینه LLM‌ها یا هوش مصنوعی مولد نیست، زیرا این دوره از پایه شروع کرده و شما را تا سطح پیشرفته همراهی می‌کند.

۱. اصول RAG (Retrieval-Augmented Generation)

در این بخش، به طور کامل با مفهوم RAG و دلیل اهمیت آن در بهبود عملکرد LLM‌ها آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید که چگونه LLM‌ها را قادر سازید تا به دانش فراتر از داده‌های آموزش‌دیده خود دسترسی پیدا کرده و اطلاعات دقیق و به‌روز ارائه دهند.

• مقدمه‌ای بر RAG و معماری آن.
• پایگاه‌های داده وکتور (Vector Databases) و Embeddings: انتخاب، پیاده‌سازی و کار با ChromaDB، Pinecone و وکتورسازی متن.
• تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval Techniques): جستجوی شباهت، بازیابی متنی و فیلترینگ.
• پیاده‌سازی یک سیستم Q&A با RAG برای پاسخ به سؤالات بر اساس اسناد سفارشی.
• مثال عملی: ساخت یک چت‌بات هوشمند که می‌تواند به سؤالات پیچیده درباره مجموعه مدارک داخلی یک شرکت پاسخ دهد.

۲. عوامل هوش مصنوعی (AI Agents)

یادگیری ساخت عوامل هوش مصنوعی که می‌توانند برنامه‌ریزی کنند، از ابزارها استفاده کنند و وظایف چندمرحله‌ای را به صورت خودکار انجام دهند. این بخش، قلب خودکارسازی و هوشمندی واقعی در سیستم‌های AI است.

• معرفی عوامل هوش مصنوعی و تفاوت آن‌ها با مدل‌های ساده.
• معماری Agent‌ها: حافظه، ابزارها (Tools)، برنامه‌ریزی (Planning) و استدلال (Reasoning).
• کار با فریم‌ورک‌های محبوب مانند LangChain و LlamaIndex برای توسعه Agents.
• توسعه Agents برای انجام کارهایی مانند مرور وب، استفاده از APIها، و حل مسائل پیچیده.
• مثال عملی: طراحی یک Agent که می‌تواند از اینترنت اطلاعات جمع‌آوری کند، داده‌ها را تحلیل کند و گزارش‌های خلاصه‌شده تولید کند.

۳. هوش مصنوعی مولد پیشرفته (Advanced Generative AI)

این بخش فراتر از تولید متن ساده می‌رود و به شما می‌آموزد چگونه خروجی‌های مولد را بهینه کرده و برای کاربردهای خاص سفارشی‌سازی کنید.

• تکنیک‌های پیشرفته پرامپت انجینیرینگ (Prompt Engineering): Chain-of-Thought، Tree-of-Thought و Self-Consistency.
• کنترل و جهت‌دهی به خروجی LLM‌ها برای تولید محتوای ساختاریافته.
• بررسی مدل‌های پیشرفته OpenAI و قابلیت‌های آن‌ها (GPT-4، DALL-E و…).
• مباحث اخلاقی و چالش‌ها در هوش مصنوعی مولد.
• مثال عملی: تولید سناریوهای داستانی پیچیده یا اسکریپت‌های دیالوگ با کنترل دقیق بر سبک و محتوا.

۴. پایتون و OpenAI API در عمل

با جزئیات کار با APIهای OpenAI با استفاده از پایتون آشنا می‌شوید، از احراز هویت گرفته تا مدیریت پاسخ‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌ها.

• نحوه اتصال به APIهای OpenAI و مدیریت کلیدهای API.
• استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای تعامل با مدل‌های مختلف OpenAI.
• مدیریت خطاها، محدودیت‌های نرخ و بهینه‌سازی توکن‌ها و هزینه‌ها.
• ادغام APIهای OpenAI با سایر ابزارها و فریم‌ورک‌های پایتون.
• مثال عملی: ساخت یک ابزار خودکارسازی محتوا که از GPT برای تولید مقالات وبلاگ و از DALL-E برای تولید تصاویر مرتبط استفاده می‌کند.

۵. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

بخش پایانی دوره به پروژه‌های عملی بزرگتر و بررسی مطالعات موردی واقعی اختصاص دارد تا دانش شما را در قالب سناریوهای کاربردی تثبیت کند.

• ساخت یک دستیار تحقیق هوشمند که می‌تواند مقالات علمی را خلاصه‌سازی کند و به سؤالات تخصصی پاسخ دهد.
• توسعه یک سیستم چت‌بات سازمانی با قابلیت بازیابی اطلاعات دقیق از دیتابیس‌های داخلی.
• ایجاد یک pipeline خودکار برای تولید و توزیع محتوا با استفاده از RAG و Agents.
• نکات و ترفندها برای دیپلوی (Deployment) و نگهداری سیستم‌های AI در محیط‌های عملیاتی.

با تکمیل موفقیت‌آمیز این دوره، شما:

• به دانشی عمیق از پیشرفته‌ترین تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد، RAG و عوامل هوش مصنوعی دست خواهید یافت.
• توانایی ساخت پروژه‌های پیچیده و واقعی با استفاده از پایتون و OpenAI API را کسب خواهید کرد.
• برای ایفای نقش‌های کلیدی در صنعت هوش مصنوعی، مانند مهندس LLM، توسعه‌دهنده عامل هوش مصنوعی یا متخصص داده آماده خواهید شد.
• درک جامعی از چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ به دست می‌آورید.
• یک مجموعه مهارت به‌روز و بسیار ارزشمند برای پیشرفت شغلی خود به ارمغان خواهید آورد.

دوره جامع RAG، عوامل هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد با پایتون و OpenAI ۲۰۲۵ یک فرصت بی‌نظیر برای هر کسی است که می‌خواهد در خط مقدم انقلاب هوش مصنوعی قرار گیرد. این دوره با محتوای به‌روز، رویکرد عملی و تحویل آسان بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، تضمین می‌کند که شما تمام ابزارهای لازم برای موفقیت در این حوزه را در اختیار خواهید داشت.

با کسب این مهارت‌های حیاتی، نه تنها دانش خود را افزایش می‌دهید، بلکه گامی محکم در جهت تسلط بر آینده هوش مصنوعی و کاربردهای آن در دنیای واقعی برخواهید داشت. همین امروز قدم در مسیر یادگیری بگذارید و پتانسیل کامل هوش مصنوعی را در پروژه‌های خود آزاد کنید.