and Deploy AI Apps 2025-10 | Complete Course 2026

and Deploy AI Apps 2025-10 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of rag. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with rag and langchain, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

Complete RAG Bootcamp: Build, Optimize, and Deploy AI Apps، دوره آموزش کامل RAG : ساخت، بهینه‌ سازی و استقرار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی توسط آکادمی Udemy منتشر شده است.این دوره با محوریت هوش مصنوعی برگزار می‌شود و به شما کمک می‌کند تا پتانسیل کامل Retrieval-Augmented Generation (RAG) را که پایه دقیق‌ترین و داده‌محورترین سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی است، آزاد کنید. این بوتکمپ جامع شما را از مبانی معماری RAG تا استقرار در سطح سازمانی پیش می‌برد و ترکیبی از تئوری، پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی را ارائه می‌دهد. در این دوره یاد می‌گیرید چگونه اپلیکیشن‌های قدرتمند هوش مصنوعی بسازید که فراتر از چت‌بات‌های ساده هستند و با ادغام دیتابیس‌های برداری، ابزارهای بازیابی اسناد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پاسخ‌هایی دقیق، قابل توضیح و مبتنی بر زمینه ارائه دهید. مباحث دوره شامل ساخت پایپ‌لاین‌های RAG از پایه با LangChain، LlamaIndex و FAISS، پیاده‌سازی جستجوی ترکیبی (کلیدواژه و برداری) برای بازیابی هوشمندتر، ساخت سیستم‌های RAG چندرسانه‌ای برای پردازش متن، تصویر و PDF و ایجاد ورک‌فلوهای عامل‌محور RAG است که در آن عامل‌های هوشمند به صورت خودکار برنامه‌ریزی، بازیابی و استدلال می‌کنند. همچنین بهینه‌سازی عملکرد RAG با تنظیم پرامپت، انتخاب Top-K و آستانه شباهت، افزودن امنیت، تطابق و مدیریت مبتنی بر نقش به پایپ‌لاین‌های سازمانی RAG و ادغام RAG در ورک‌فلوهای واقعی مانند Slack، Power BI و Notion را یاد می‌گیرید. دوره شامل آموزش استقرار کامل سیستم‌های RAG فرانت‌اند و بک‌اند با Streamlit و FastAPI و طراحی معیارهای ارزیابی (شباهت معنایی، دقت، بازیابی) برای سنجش کیفیت بازیابی است. هر بخش شامل آزمایش‌های تعاملی و نوت‌بوک‌های Jupyter درباره مبانی RAG، ادغام LangChain، بهینه‌سازی عملکرد، استقرار و کاربردهای سازمانی در حوزه‌های مالی، سلامت، هوانوردی و حقوقی است. در پایان دوره، با اطمینان می‌توانید سیستم‌های RAG را از ابتدا تا انتها طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید و قدرت LLMها را با داده‌های سازمانی برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی هوشمند، قابل توضیح و آماده تولید ترکیب نمایید.

What You Will Learn

طراحی و ساخت سیستم Retrieval-Augmented Generation (RAG) و درک نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با پایپ‌لاین‌های بازیابی
پیاده‌سازی امبدینگ و دیتابیس برداری برای جستجوی معنایی و یادگیری نحوه تولید و ذخیره امبدینگ با ابزارهایی مانند OpenAI، ChromaDB یا Pinecone
توسعه دستیار دانش هوش مصنوعی کامل و استقرار چت‌بات کاربردی با فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، Streamlit و FastAPI
ارزیابی و بهینه‌سازی معیارهای عملکرد هوش مصنوعی و سنجش دقت، ارتباط و تجربه کاربری دستیار با معیارهای کلیدی

Course Features & Specifications

ناشر : Udemy
مدرس : Data Science Academy , School of AI
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: مقدماتی
مدت زمان آموزش: 6 ساعت و 31 دقیقه

Prerequisites

Basic Python Programming Skills Familiarity with Python syntax and libraries (like pandas, requests, or json) will make it easier to follow along with code demonstrations.
Curiosity About AI and LLMs A foundational understanding of how Large Language Models (LLMs) like ChatGPT or Llama work conceptually will be helpful, but not mandatory everything is explained in simple terms.
Access to a Computer with Internet You’ll need a computer capable of running Python and Jupyter notebooks or VS Code, plus an internet connection to install packages and access APIs.
Free or Trial Accounts for Tools Some hands-on labs will use free-tier APIs or tools such as OpenAI, LangChain, ChromaDB, and Streamlit setup instructions are provided in the course.