اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی LangChain: سفری به دنیای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره LangChain: سفری به دنیای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LangChain

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون
• 4. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های اساسی در پایتون
• 5. مبانی توسعه نرم‌افزار در پایتون
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه LangChain
• 7. معرفی کتابخانه‌های کلیدی LangChain
• 8. ساختار کلی LangChain و اجزای آن
• 9. اولین گام‌ها با LangChain: ساخت یک برنامه ساده
• 10. مفهوم و کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. انواع LLMs و معماری‌های آن‌ها
• 12. آشنایی با APIهای LLM
• 13. اتصال LangChain به LLMهای مختلف
• 14. مدیریت Promptها در LangChain
• 15. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 16. استفاده از Prompt Templates
• 17. مدیریت حافظه در LangChain (Memory Management)
• 18. انواع حافظه در LangChain
• 19. پیاده‌سازی حافظه برای ربات‌های گفتگو
• 20. مفهوم و کاربرد Chains در LangChain
• 21. ساخت Chains ساده
• 22. Chains پیچیده و توالی‌دهی عملیات
• 23. استفاده از Agentها در LangChain
• 24. مفهوم Toolها و Agentها
• 25. طراحی Agentهای سفارشی
• 26. استفاده از ابزارهای استاندارد LangChain
• 27. پیاده‌سازی Agentهای مبتنی بر جستجو
• 28. Agentهای مبتنی بر پایگاه دانش
• 29. مفهوم و کاربرد Vector Stores
• 30. آشنایی با Embeddings
• 31. تولید Embeddings با مدل‌های مختلف
• 32. اتصال LangChain به Vector Stores
• 33. پرس‌وجو از Vector Stores
• 34. جستجوی شباهت در Vector Stores
• 35. ساخت برنامه‌های پرسش و پاسخ بر روی اسناد
• 36. استفاده از LangChain برای خلاصه‌سازی متن
• 37. خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 38. خلاصه‌سازی با رویکردهای مختلف
• 39. مفهوم و کاربرد Document Loaders
• 40. انواع Document Loaders
• 41. بارگذاری اسناد از منابع مختلف
• 42. پردازش و تبدیل اسناد
• 43. Text Splitters و استراتژی‌های تقسیم متن
• 44. فیلترینگ و پاکسازی اسناد
• 45. مبانی توسعه اپلیکیشن‌های پرسش و پاسخ (QA)
• 46. ساخت سیستم QA مبتنی بر اسناد
• 47. بهینه‌سازی سیستم‌های QA
• 48. معرفی LangChain Expression Language (LCEL)
• 49. مزایای LCEL در طراحی اپلیکیشن‌ها
• 50. ساخت Chains و Agentها با LCEL
• 51. دیباگ کردن و اشکال‌زدایی در LangChain
• 52. تست و ارزیابی مدل‌ها و اپلیکیشن‌ها
• 53. استفاده از LangSmith برای مانیتورینگ و دیباگ
• 54. مفاهیم پیشرفته در Agentها
• 55. Agentهای مبتنی بر ابزارهای سفارشی
• 56. Agentهای مبتنی بر تصمیم‌گیری پویا
• 57. استفاده از LangChain در توسعه اپلیکیشن‌های تولید محتوا
• 58. تولید متن خلاقانه
• 59. تولید کد با LangChain
• 60. کاربرد LangChain در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. تحلیل احساسات با LangChain
• 62. دسته‌بندی متن با LangChain
• 63. استفاده از LangChain برای تحلیل داده‌های متنی
• 64. مبانی توسعه اپلیکیشن‌های چت‌بات
• 65. طراحی ربات‌های گفتگو پیشرفته
• 66. مدیریت وضعیت و مکالمه در چت‌بات‌ها
• 67. یکپارچه‌سازی LangChain با فریم‌ورک‌های وب (مانند FastAPI)
• 68. ساخت API برای اپلیکیشن‌های LangChain
• 69. استقرار اپلیکیشن‌های LangChain
• 70. امنیت در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 71. ملاحظات اخلاقی در توسعه LLMs
• 72. حریم خصوصی داده‌ها در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 73. مدیریت هزینه‌ها در استفاده از LLMها
• 74. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن‌های LangChain
• 75. استفاده از مدل‌های محلی LLM
• 76. مقدمه‌ای بر توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی در ایران
• 77. چارچوب‌های قانونی و مقررات توسعه هوش مصنوعی در ایران
• 78. استفاده از منابع داده داخلی برای آموزش مدل‌ها
• 79. ملاحظات فرهنگی در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 80. توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی برای صنایع داخلی
• 81. کاربرد LangChain در آموزش و پرورش
• 82. کاربرد LangChain در سلامت
• 83. کاربرد LangChain در حقوق
• 84. کاربرد LangChain در امور اداری
• 85. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
• 86. ساخت ربات‌های اتوماسیون با LangChain
• 87. مدیریت وظایف با LangChain
• 88. ارتباط با سیستم‌های خارجی از طریق LangChain
• 89. مفاهیم پیشرفته در Vector Databases
• 90. استفاده از Vector Databases توزیع‌شده
• 91. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Vector Databases
• 92. توسعه اپلیکیشن‌های چندوجهی (Multimodal) با LangChain
• 93. پردازش متن و تصویر همزمان
• 94. تولید تصویر با مدل‌های زبانی
• 95. آشنایی با LangChain Agents و Tools
• 96. ساخت Agentهای سفارشی برای وظایف پیچیده
• 97. بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های LangChain
• 98. مدیریت خطا و بازیابی در LangChain
• 99. آینده LangChain و توسعه LLMها
• 100. پروژه‌های عملی با LangChain