اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت دستیار هوشمند محلی با استفاده از LangGraph، Llama 3.2، Chroma و Ollama

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیار هوشمند محلی با استفاده از LangGraph، Llama 3.2، Chroma و Ollama

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. مدل‌های زبان بزرگ: مفاهیم و کاربردها
  • 3. معماری Llama 3.2: بررسی و تحلیل
  • 4. نصب و پیکربندی Ollama برای مدل‌های زبان بزرگ
  • 5. پایگاه داده برداری Chroma: آشنایی و پیاده‌سازی
  • 6. LangGraph: چارچوبی برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر LLM
  • 7. معماری RAG (Retrieval-Augmented Generation): اصول و مزایا
  • 8. ایجاد یک دستیار هوشمند محلی: گام‌های اولیه
  • 9. بارگذاری و پردازش داده‌ها با Chroma
  • 10. تعبیه متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 11. جستجوی شباهت معنایی در Chroma
  • 12. استخراج اطلاعات از اسناد با LangGraph
  • 13. ساخت زنجیره‌های پردازش زبان با LangGraph
  • 14. مدیریت حافظه در برنامه‌های مبتنی بر LLM
  • 15. بهینه‌سازی پرس‌وجو برای بازیابی اطلاعات دقیق‌تر
  • 16. ارزیابی عملکرد سیستم RAG
  • 17. خطایابی و رفع اشکال در برنامه‌های LangGraph
  • 18. استفاده از متغیرهای محیطی برای پیکربندی
  • 19. مقایسه روش‌های مختلف تعبیه متن
  • 20. بهبود دقت بازیابی با استفاده از فیلترها
  • 21. ادغام منابع داده‌ای مختلف در سیستم RAG
  • 22. ساخت رابط کاربری ساده برای دستیار هوشمند
  • 23. استفاده از LangGraph برای مدیریت جریان مکالمه
  • 24. پیاده‌سازی پاسخ‌های چند مرحله‌ای
  • 25. افزودن قابلیت خلاصه‌سازی متن به دستیار
  • 26. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه
  • 27. توسعه یک سیستم پرسش و پاسخ تخصصی
  • 28. ساخت یک دستیار هوشمند برای مستندات فنی
  • 29. استفاده از LangGraph برای خودکارسازی وظایف تکراری
  • 30. بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌گویی دستیار هوشمند
  • 31. امنیت و حریم خصوصی در برنامه‌های LLM
  • 32. مبانی کار با APIهای مدل‌های زبانی
  • 33. استفاده از LangGraph برای مدیریت چندین مدل زبانی
  • 34. توسعه یک سیستم تشخیص قصد کاربر
  • 35. پیاده‌سازی یک سیستم امتیازدهی به پاسخ‌ها
  • 36. استفاده از LangGraph برای ایجاد گردش‌کارهای پیچیده
  • 37. مقایسه LangGraph با سایر چارچوب‌های LLM
  • 38. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ
  • 39. بهینه‌سازی مصرف حافظه در برنامه‌های LLM
  • 40. استفاده از LangGraph برای ساخت ربات‌های گفتگو
  • 41. توسعه یک سیستم ترجمه ماشینی ساده
  • 42. پیاده‌سازی یک سیستم تولید خودکار محتوا
  • 43. استفاده از LangGraph برای تحلیل احساسات متن
  • 44. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 45. استفاده از LangGraph برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 46. توسعه یک سیستم پیشنهاددهنده محتوا
  • 47. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص تقلب
  • 48. استفاده از LangGraph برای مدیریت ریسک
  • 49. آشنایی با مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی
  • 50. توسعه یک سیستم پاسخگویی به سؤالات پزشکی
  • 51. پیاده‌سازی یک سیستم پشتیبانی مشتری هوشمند
  • 52. استفاده از LangGraph برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 53. آشنایی با مفاهیم پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 54. توسعه یک سیستم تولید خودکار کد
  • 55. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 56. استفاده از LangGraph برای مدیریت زنجیره‌های تامین
  • 57. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
  • 58. توسعه یک سیستم پیش‌بینی فروش
  • 59. پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت ارتباط با مشتری
  • 60. استفاده از LangGraph برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 61. آشنایی با مفاهیم امنیت سایبری
  • 62. توسعه یک سیستم تشخیص نفوذ
  • 63. پیاده‌سازی یک سیستم پاسخگویی به حوادث امنیتی
  • 64. استفاده از LangGraph برای تحلیل لاگ‌های امنیتی
  • 65. آشنایی با مفاهیم قوانین و مقررات هوش مصنوعی
  • 66. توسعه یک سیستم مدیریت انطباق
  • 67. پیاده‌سازی یک سیستم گزارش‌دهی خودکار
  • 68. استفاده از LangGraph برای تحلیل سیاست‌های دولتی
  • 69. آشنایی با مفاهیم اقتصاد دیجیتال
  • 70. توسعه یک سیستم پیش‌بینی روند بازار
  • 71. پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت مالی هوشمند
  • 72. استفاده از LangGraph برای تحلیل اخبار اقتصادی
  • 73. آشنایی با مفاهیم بازاریابی دیجیتال
  • 74. توسعه یک سیستم پیشنهاددهنده محصولات
  • 75. پیاده‌سازی یک سیستم تبلیغات هدفمند
  • 76. استفاده از LangGraph برای تحلیل رفتار مشتری
  • 77. آشنایی با مفاهیم آموزش و پرورش هوشمند
  • 78. توسعه یک سیستم یادگیری تطبیقی
  • 79. پیاده‌سازی یک سیستم ارزیابی خودکار
  • 80. استفاده از LangGraph برای تحلیل عملکرد دانش‌آموزان
  • 81. آشنایی با مفاهیم بهداشت و درمان هوشمند
  • 82. توسعه یک سیستم تشخیص بیماری
  • 83. پیاده‌سازی یک سیستم تجویز دارو هوشمند
  • 84. استفاده از LangGraph برای تحلیل داده‌های پزشکی
  • 85. آشنایی با مفاهیم کشاورزی هوشمند
  • 86. توسعه یک سیستم پیش‌بینی عملکرد محصول
  • 87. پیاده‌سازی یک سیستم آبیاری هوشمند
  • 88. استفاده از LangGraph برای تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 89. آشنایی با مفاهیم حمل و نقل هوشمند
  • 90. توسعه یک سیستم مسیریابی بهینه
  • 91. پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت ترافیک هوشمند
  • 92. استفاده از LangGraph برای تحلیل داده‌های ترافیکی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Chroma LangGraph Llama 3.2 Ollama RAG بازیابی اطلاعات پردازش زبان طبیعی دستیار هوشمند محلی مدل زبان بزرگ هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.