دانلود رایگان دوره: توسعه اپلیکیشنهای مبتنی بر LLM با LangChain (۲۰۲۵-۰۴) h1> معرفی دوره h2>
این دوره جامع از پلتفرم به شما کمک میکند تا با استفاده از کتابخانه قدرتمند LangChain span>، اپلیکیشنهای هوش مصنوعی مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM span>) را به سادگی توسعه دهید. مدرس دوره، با تجربه عملی در پروژههای NLP و سیستمهای گفتگو، گام به گام اصول معماری، پیادهسازی و استقرار برنامههای هوشمند را به شما آموزش میدهد. p> در این دوره به بررسی کامپوننتهای اصلی LangChain، نحوه مدیریت حافظه گفتگو، اتصال به APIهای خارجی، تولید متن پویا و ارزیابی کیفیت پاسخها میپردازیم. همچنین پروژههای عملی متنوعی ارائه میشود تا مهارتهای شما در دنیای واقعی تثبیت شود. p>
div>
آنچه در این دوره خواهید آموخت h2> - مفاهیم پایه LLM span> و معماری LangChain li>
- نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون و کتابخانههای مرتبط li>
- طراحی و مدیریت مسیرهای گفتگو با استفاده از Chainها و Memoryها li>
- ایجاد و اتصال Agentهای هوشمند به منابع دادهای و APIهای خارجی li>
- بهینهسازی prompt engineering برای بهبود کیفیت خروجی مدلها li>
- ارزیابی، دیباگ و اندازهگیری عملکرد اپلیکیشن li>
- استقرار و مقیاسپذیری اپلیکیشنها در سرویسهای ابری li> ul>
div>
مزایای شرکت در دوره h2> - یادگیری عملی با مثالهای واقعی و پروژهمحور li>
- دسترسی رایگان به منابع و کدهای نمونه li>
- آمادگی برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی و NLP li>
- افزایش مهارتهای prompt engineering و automations li>
- امکان همکاری و تبادل نظر با جامعه LangChain در جلسات آنلاین li> ul>
div>
پیشنیازها h2>
برای بهرهمندی کامل از این دوره، آشنایی پایه با موارد زیر لازم است: p>
- مفاهیم پایه برنامهنویسی پایتون (متغیرها، تابع، کلاس) li>
- آشنایی کلی با REST API و درخواستهای HTTP li>
- مبانی اولیه یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی مزیت محسوب میشود li> ul>
div>
فصلها و سرفصلها h2> - فصل ۱: strong> مقدمه بر LLM و معرفی LangChain li>
- فصل ۲: strong> نصب و راهاندازی محیط و ابزارها li>
- فصل ۳: strong> ساخت اولین Chain و پیادهسازی prompt ساده li>
- فصل ۴: strong> مدیریت حافظه گفتگو و Context Handling li>
- فصل ۵: strong> Agentها، ابزارها و اتصال به APIهای خارجی li>
- فصل ۶: strong> استراتژیهای بهینهسازی و ارزیابی عملکرد مدل li>
- فصل ۷: strong> استقرار اپلیکیشن در سرویسهای ابری li>
- فصل ۸: strong> پروژه نهایی: ساخت چتبات تخصصی با قابلیت جستجوی مستندات li> ul>
div>
مثالهای عملی h2>
در این دوره چندین Project span> عملی اجرا میشود تا مفاهیم عمیقتر در ذهن مخاطب تثبیت شود: p> - چتبات راهنمای مشتریان با قابلیت پاسخ به سؤالات متداول و ارجاع به پایگاه دانش li>
- سیستم خلاصهسازی خودکار مقالات علمی یا خبری li>
- اپلیکیشن تولید خودکار ایمیل و پاسخگویی هوشمند li>
- ابزار هوشمند یادگیری زبان با تمرین و اصلاح جملات کاربر li> ul>
در هر پروژه، نحوه آمادهسازی داده، طراحی prompt، مدیریت وضعیت گفتگو و ارزیابی خروجی مدل به صورت قدمبهقدم آموزش داده میشود. p>
div>
نکات کلیدی h2> - استفاده صحیح از Memory span> برای بهبود پیوستگی گفتگو li>
- تقسیمبندی منطق به Chainهای کوچک برای افزایش خوانایی و قابلیت تست li>
- مدیریت هزینههای API با استفاده از Token Limits و Batch Processing li>
- انتخاب استراتژی مناسب برای 평가 کیفیت پاسخها (BLEU، ROUGE و غیره) li>
- بهکارگیری Best Practices در استقرار برای دسترسپذیری بالا و مقیاسپذیری li> ul>
div>
چگونه از این دوره بهرهبرداری کنیم h2>
برای شروع، پس از دانلود رایگان محتوا، محیط پایتون خود را با استفاده از virtualenv code> یا conda code> آماده کنید. سپس مراحل نصب LangChain و کتابخانههای وابسته را دنبال کنید. در طول دوره، کدهای نمونه را اجرا کرده، تغییرات مدنظر خود را اعمال کنید و پروژههای عملی را با دادههای دلخواه آزمایش نمایید. p> با تکمیل هر بخش، تمرینات آن را انجام دهید و در انجمن دوره مشارکت کنید. این تعامل باعث تعمیق یادگیری و دریافت بازخوردهای ارزشمند از مدرس و سایر دانشجویان خواهد شد. p>
div> article>
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.
معرفی دوره h2>
این دوره جامع از پلتفرم به شما کمک میکند تا با استفاده از کتابخانه قدرتمند LangChain span>، اپلیکیشنهای هوش مصنوعی مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM span>) را به سادگی توسعه دهید. مدرس دوره، با تجربه عملی در پروژههای NLP و سیستمهای گفتگو، گام به گام اصول معماری، پیادهسازی و استقرار برنامههای هوشمند را به شما آموزش میدهد. p> در این دوره به بررسی کامپوننتهای اصلی LangChain، نحوه مدیریت حافظه گفتگو، اتصال به APIهای خارجی، تولید متن پویا و ارزیابی کیفیت پاسخها میپردازیم. همچنین پروژههای عملی متنوعی ارائه میشود تا مهارتهای شما در دنیای واقعی تثبیت شود. p>
div> برای بهرهمندی کامل از این دوره، آشنایی پایه با موارد زیر لازم است: p> در این دوره چندین Project span> عملی اجرا میشود تا مفاهیم عمیقتر در ذهن مخاطب تثبیت شود: p> در هر پروژه، نحوه آمادهسازی داده، طراحی prompt، مدیریت وضعیت گفتگو و ارزیابی خروجی مدل به صورت قدمبهقدم آموزش داده میشود. p>
div> برای شروع، پس از دانلود رایگان محتوا، محیط پایتون خود را با استفاده از با تکمیل هر بخش، تمرینات آن را انجام دهید و در انجمن دوره مشارکت کنید. این تعامل باعث تعمیق یادگیری و دریافت بازخوردهای ارزشمند از مدرس و سایر دانشجویان خواهد شد. p>
div> article>
هنوز نظری ثبت نشده است. وارد شوید تا نظر ثبت کنید.آنچه در این دوره خواهید آموخت h2>
مزایای شرکت در دوره h2>
پیشنیازها h2>
فصلها و سرفصلها h2>
مثالهای عملی h2>
نکات کلیدی h2>
چگونه از این دوره بهرهبرداری کنیم h2>
virtualenv code> یا conda code> آماده کنید. سپس مراحل نصب LangChain و کتابخانههای وابسته را دنبال کنید. در طول دوره، کدهای نمونه را اجرا کرده، تغییرات مدنظر خود را اعمال کنید و پروژههای عملی را با دادههای دلخواه آزمایش نمایید. p> نظرات