اکسپرس 24
کتاب آموزش طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با DeepSeek-R1 و LangGraph برای تحلیل هوشمند داده‌های متنی

کتاب آموزش طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با DeepSeek-R1 و LangGraph برای تحلیل هوشمند داده‌های متنی

تگ‌ها: آموزش LangGraph برنامه‌نویسی عامل‌های هوشمند پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی تحلیل داده‌های متنی توسعه سیستم‌های هوشمند مدل DeepSeek مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی بومی هوش مصنوعی محلی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با DeepSeek-R1 و LangGraph برای تحلیل هوشمند داده‌های متنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های هوشمند با مدل‌های زبانی محلی (Local LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری عامل‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی محلی
  • 2. بررسی قابلیت‌های مدل DeepSeek-R1 در پردازش متن
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه با استفاده از Ollama
  • 4. مدیریت مدل‌های زبانی در سیستم‌عامل‌های محلی
  • 5. مفاهیم پایه در معماری LangGraph برای جریان‌های کاری هوشمند
  • 6. طراحی ساختار داده‌ها با Pydantic برای تحلیل متن
  • 7. استخراج اطلاعات کلیدی از متون با استفاده از ساختارهای Pydantic
  • 8. استفاده از ابزارهای استنتاج محلی برای کاهش تأخیر در پردازش
  • 9. مبانی طراحی عامل‌های هوشمند خودمختار و تعاملی
  • 10. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در عامل‌های هوشمند
  • 11. پیاده‌سازی گره‌های تصمیم‌گیر در LangGraph
  • 12. طراحی منطق شرطی و مسیرهای جایگزین در جریان کاری هوشمند
  • 13. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تحلیل دقیق
  • 14. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های ورودی با استفاده از پایتون
  • 15. تحلیل احساسات و استخراج موضوعات اصلی از متون
  • 16. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی اطلاعات (RAG) در محیط محلی
  • 17. بهینه‌سازی بردارسازی متون برای جستجوی معنایی
  • 18. تلفیق مدل‌های زبانی با پایگاه‌داده‌های برداری
  • 19. مدیریت خطا و استثناها در فرآیندهای خودکار هوشمند
  • 20. طراحی رابط کاربری ساده برای تعامل با عامل‌های هوشمند
  • 21. ارزیابی دقت و صحت خروجی‌های عامل‌های هوشمند
  • 22. تکنیک‌های افزایش دقت پاسخ‌دهی در مدل‌های محلی
  • 23. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سرورهای داخلی
  • 24. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر LangGraph
  • 25. بررسی چالش‌های پردازشی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 26. استفاده از تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای معمولی
  • 27. تطبیق استانداردهای اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
  • 28. مستندسازی فرآیندهای توسعه عامل‌های هوشمند
  • 29. ارائه گزارش‌های تحلیل داده به صورت خودکار
  • 30. توسعه سیستم‌های خبره برای تحلیل متون تخصصی
  • 31. به‌کارگیری الگوهای طراحی (Design Patterns) در توسعه عامل‌ها
  • 32. مانیتورینگ و پایش عملکرد عامل‌های هوشمند در زمان اجرا
  • 33. تست و اعتبارسنجی جریان‌های کاری در محیط‌های آزمایشگاهی
  • 34. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود عملکرد مدل
  • 35. تلفیق ابزارهای تحلیل آماری با خروجی‌های مدل‌های زبانی
  • 36. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی برای اتصال به منابع داده داخلی
  • 37. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین
  • 38. طراحی ساختار پاسخ‌دهی چندمرحله‌ای برای تحلیل‌های پیچیده
  • 39. به‌کارگیری استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 40. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه نهایی تحلیل داده متنی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.