دوره طراحی و پیادهسازی سیستمهای پاسخگوی هوشمند با استفاده از LangGraph و LangServe همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی سیستمهای پاسخگوی هوشمند با استفاده از LangGraph و LangServe
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: توسعه سامانههای هوشمند مبتنی بر مدلهای زبانی (LLM)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم مدلهای زبانی بزرگ در کاربردهای هوش مصنوعی
- 2. معماری سیستمهای بازیابی اطلاعات و پاسخگویی هوشمند
- 3. آشنایی با کتابخانههای LangChain و LangGraph در محیط پایتون
- 4. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای پروژههای هوش مصنوعی
- 5. مفاهیم پایه RAG و اهمیت بازیابی دانش در مدلهای زبانی
- 6. روشهای پیشپردازش و قطعهبندی متون فارسی برای مدلهای زبانی
- 7. کار با پایگاهدادههای برداری برای ذخیرهسازی و جستجوی معنایی
- 8. معرفی مدلهای Embedding و نحوه تبدیل متن به بردار
- 9. پیادهسازی الگوریتمهای جستجوی شباهت کسینوسی در فضای برداری
- 10. اصول طراحی گرافهای جریان کار با استفاده از LangGraph
- 11. مدیریت وضعیت و حافظه در عاملهای هوشمند مبتنی بر LangGraph
- 12. طراحی گرههای تصمیمگیرنده در فرآیندهای خودکار
- 13. پیادهسازی بازیابی چندمرحلهای برای ارتقای دقت پاسخها
- 14. تکنیکهای بهینهسازی پرسوجو برای افزایش کیفیت بازیابی
- 15. استفاده از سیستمهای رتبهبندی مجدد در نتایج بازیابی
- 16. طراحی ساختار پاسخگویی هوشمند با قابلیت ارجاع به منابع
- 17. پیادهسازی مکانیزمهای کنترل خطا و مدیریت استثناها در جریان کار
- 18. آشنایی با قابلیتهای LangServe برای انتشار مدلها
- 19. ایجاد و پیکربندی سرویسهای RESTful با استفاده از LangServe
- 20. یکپارچهسازی مدلهای زبانی محلی با رابطهای برنامهنویسی
- 21. تأمین امنیت در سامانههای پاسخگوی هوشمند مبتنی بر LLM
- 22. استراتژیهای نظارت بر عملکرد و ارزیابی کیفیت پاسخها
- 23. تکنیکهای جلوگیری از توهم مدل و افزایش وفاداری به متن مبنا
- 24. مدیریت منابع سختافزاری و بهینهسازی مصرف حافظه در مدلهای محلی
- 25. پیادهسازی سیستمهای گزارشگیری از لاگهای عملیاتی
- 26. توسعه واسط کاربری ساده برای تعامل با عاملهای هوشمند
- 27. مستندسازی و استقرار سامانههای هوشمند در شبکه داخلی
- 28. روشهای بهروزرسانی دانش در سیستمهای RAG
- 29. تجزیه و تحلیل رفتار عامل در سناریوهای پیچیده
- 30. اصول نگهداری و پشتیبانی از سرویسهای مبتنی بر هوش مصنوعی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.