دوره پیاده‌سازی و استقرار دستیارهای هوشمند بومی با استفاده از LangGraph و LangServe همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و استقرار دستیارهای هوشمند بومی با استفاده از LangGraph و LangServe

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه کاربردی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ و مدل‌های متن‌باز
• 2. آشنایی با اکوسیستم توسعه ابزارهای هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
• 4. مفاهیم پایه در کار با مدل‌های زبانی در محیط محلی
• 5. معرفی ساختار LangChain و ارتباط آن با هوش مصنوعی مولد
• 6. مفاهیم و ضرورت استفاده از گراف در مدیریت گردش کار مدل‌ها
• 7. آشنایی با کتابخانه LangGraph برای طراحی عامل‌های هوشمند
• 8. مدیریت وضعیت و حافظه در عامل‌های هوشمند
• 9. تعریف گره‌ها و یال‌ها در گراف‌های عملیاتی
• 10. طراحی جریان‌های کاری مبتنی بر رویداد
• 11. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت برای عامل‌ها
• 12. استفاده از ابزارهای جانبی برای افزایش توانمندی مدل
• 13. طراحی سیستم‌های بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) با LangGraph
• 14. تکنیک‌های پیشرفته جستجوی معنایی و بردارگذاری متون
• 15. بهینه‌سازی فرایند بازیابی اسناد برای دقت بالاتر
• 16. پیاده‌سازی فراخوانی ابزارها توسط مدل‌های زبانی
• 17. مدیریت خطا و بازیابی در زنجیره‌های عملیاتی
• 18. طراحی سیستم‌های چندعاملی برای حل مسائل پیچیده
• 19. استراتژی‌های هماهنگی میان عامل‌های هوشمند
• 20. ارزیابی عملکرد و دقت پاسخ‌دهی عامل‌ها
• 21. آشنایی با LangServe برای استقرار مدل‌ها به صورت سرویس
• 22. ساختاردهی به APIها و نقاط پایانی در LangServe
• 23. مدیریت احراز هویت و امنیت در سرویس‌های هوشمند
• 24. مستندسازی خودکار سرویس‌ها با استفاده از استاندارد OpenAPI
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های محلی
• 26. استقرار مدل‌ها بر روی سرورهای داخلی
• 27. پیکربندی و مدیریت تنظیمات محیط عملیاتی
• 28. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 29. مدیریت نسخه‌بندی در پروژه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 30. تکنیک‌های بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی در مدل‌های محلی
• 31. پیاده‌سازی رابط کاربری تعاملی برای دستیارهای هوشمند
• 32. یکپارچه‌سازی دستیارها با پایگاه‌های داده سازمانی
• 33. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند بومی
• 34. روش‌های ارتقای مدل‌های پایه برای کاربردهای تخصصی
• 35. تست و اعتبارسنجی سیستم در محیط‌های عملیاتی
• 36. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند در سازمان‌ها
• 37. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها در طول زمان
• 38. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک دستیار هوشمند سازمانی