فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت دستیار هوشمند محلی با استفاده از LangGraph، Llama 3.2، Chroma و Ollama

🎓 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