در این دوره، شما با مفاهیم اساسی و پیشرفته هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ و چارچوب LangChain آشنا خواهید شد. سرفصل‌های اصلی دوره عبارتند از:

• مبانی LangChain: درک ساختار، اجزاء و قابلیت‌های اصلی LangChain برای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی.
• کار با OpenAI: آموزش استفاده از APIهای OpenAI برای ایجاد و ادغام مدل‌های زبانی در اپلیکیشن‌های خود.
• مدل Llama 2: آشنایی با معماری و نحوه استفاده از مدل Llama 2 برای پاسخ‌دهی به سوالات و تولید محتوا.
• ادغام Hugging Face: نحوه استفاده از مدل‌های موجود در Hugging Face Hub در پروژه‌های LangChain.
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی: ساخت و راه‌اندازی اپلیکیشن‌های کاربردی مانند چت‌بات‌ها، سیستم‌های پاسخ‌دهی به سوالات و ابزارهای تولید محتوا.
• مدیریت داده و پردازش زبان طبیعی (NLP): آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته NLP برای بهبود عملکرد اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی.
• بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری: استراتژی‌های بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی برای عملکرد بهتر.

با شرکت در این دوره، شما از مزایای زیر بهره‌مند خواهید شد:

• یادگیری عملی: انجام پروژه‌های عملی و کار با کدهای نمونه برای درک بهتر مفاهیم.
• دسترسی به منابع آموزشی: دریافت منابع آموزشی کامل شامل ویدیوهای آموزشی، اسلایدها و کدهای نمونه.
• به‌روز بودن: آشنایی با آخرین پیشرفت‌ها و تکنولوژی‌های روز دنیا در زمینه هوش مصنوعی.
• پشتیبانی فنی: دریافت پشتیبانی فنی برای رفع اشکالات و پاسخ به سوالات.
• افزایش مهارت‌ها: ارتقاء مهارت‌های شما در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی و افزایش فرصت‌های شغلی.

برای شرکت در این دوره، دانش و مهارت‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر مفاهیم اساسی پایتون و توانایی نوشتن کد پایتون.
• آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی: درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
• دانش ریاضیات پایه: درک مفاهیم ریاضیات پایه و آمار.
• دسترسی به اینترنت: برای دانلود کتابخانه‌ها و استفاده از APIها.

سرفصل‌های دوره به شرح زیر است:

• مقدمه و معرفی LangChain:
  • آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و NLP
  • معرفی LangChain و مزایای آن
  • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• شروع کار با OpenAI:
  • ایجاد حساب کاربری OpenAI و دریافت کلید API
  • استفاده از APIهای OpenAI برای تولید متن و پاسخ به سوالات
  • کار با مدل‌های مختلف OpenAI
• مدل Llama 2:
  • آشنایی با معماری Llama 2
  • نصب و راه‌اندازی Llama 2
  • استفاده از Llama 2 برای تولید متن و پاسخ به سوالات
• ادغام Hugging Face:
  • آشنایی با Hugging Face Hub
  • انتخاب و استفاده از مدل‌های مختلف از Hugging Face
  • ادغام مدل‌های Hugging Face با LangChain
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی:
  • ساخت چت‌بات‌های پیشرفته با LangChain و OpenAI
  • ایجاد سیستم‌های پاسخ‌دهی به سوالات بر اساس داده‌های شخصی
  • ساخت ابزارهای تولید محتوا خودکار
• مدیریت داده و NLP پیشرفته:
  • پردازش متن و پاکسازی داده‌ها
  • استفاده از تکنیک‌های پیشرفته NLP (Tokenization, Embedding, …)
  • استفاده از تکنیک‌های مختلف برای بهبود عملکرد
• بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری:
  • استراتژی‌های بهینه‌سازی برای عملکرد بهتر
  • مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • ابزارها و تکنیک‌های مانیتورینگ
• جمع‌بندی و پروژه‌های پایانی:
  • مروری بر مطالب آموخته شده
  • ارائه پروژه‌های نهایی و عملی