دوره آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی با LangChain: از طراحی پرامپت تا بهینه‌سازی مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی با LangChain: از طراحی پرامپت تا بهینه‌سازی مدل‌های زبانی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم LangChain و کاربردهای آن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم پایه پرامپت‌نویسی و مهندسی دستورات
• 5. کار با مدل‌های زبانی در LangChain
• 6. مدیریت چت‌بات‌ها با استفاده از کلاس ChatModel
• 7. ساختاردهی به ورودی‌ها با Prompt Templates
• 8. استفاده از Few-Shot Prompting برای بهبود دقت مدل
• 9. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی با ConversationBufferMemory
• 10. استفاده از حافظه پنجره‌ای برای بهینه‌سازی توکن‌ها
• 11. کار با مدل‌های متن‌باز (Flan-Alpaca) در محیط‌های محلی
• 12. معماری زنجیره‌ها (Chains) در LangChain
• 13. اجرای زنجیره‌های متوالی با SequentialChain
• 14. کار با مدل‌های OpenAI و مدیریت کلیدهای دسترسی
• 15. مفاهیم Embedding و تبدیل متن به بردار عددی
• 16. استفاده از OpenAI Embeddings برای تحلیل معنایی
• 17. ذخیره‌سازی و بازیابی بردارها با Vector Stores
• 18. آشنایی با پایگاه‌داده‌های برداری (Chroma و FAISS)
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر روی اسناد (RAG)
• 20. استفاده از Document Loaders برای خواندن منابع داده
• 21. تکنیک‌های تکه‌تکه کردن متن (Text Splitting)
• 22. برقراری ارتباط با مدل‌های زبانی از طریق Streaming
• 23. مدیریت خطا و کنترل جریان در زنجیره‌ها
• 24. آشنایی با ابزارهای جانبی (Tools) برای مدل‌های زبانی
• 25. اتصال مدل به ابزارهای جستجو و پردازش اطلاعات
• 26. مفهوم Agent در هوش مصنوعی و پیاده‌سازی آن
• 27. طراحی Agent‌های تخصصی برای حل مسائل منطقی
• 28. استفاده از Callback‌ها برای مانیتورینگ زنجیره‌ها
• 29. بهینه‌سازی مصرف توکن و کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 30. تکنیک‌های ارزیابی خروجی مدل (Evaluation)
• 31. امنیت در استفاده از مدل‌های زبانی و جلوگیری از تزریق پرامپت
• 32. ساخت یک رابط کاربری ساده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل محتوای متنی
• 34. استخراج داده‌های ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 35. کاربرد هوش مصنوعی در تولید محتوای هوشمند
• 36. استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی اسناد
• 37. طراحی سیستم‌های تحلیل احساسات با استفاده از LangChain
• 38. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در سیستم‌های پشتیبانی و پاسخگویی
• 39. پیاده‌سازی حافظه بلندمدت با استفاده از پایگاه داده‌های برداری
• 40. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با زیرساخت‌های نرم‌افزاری ملی
• 41. اصول اخلاقی و چارچوب‌های استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی
• 42. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با قابلیت RAG