اکسپرس 24
کتاب ساخت دستیار هوشمند محلی با استفاده از LangGraph، Llama 3.2، Chroma و Ollama

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

تگ‌ها: Chroma LangGraph Llama 3.2 Ollama RAG بازیابی اطلاعات پردازش زبان طبیعی دستیار هوشمند محلی مدل زبان بزرگ هوش مصنوعی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 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

📚 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.