Build Smarter AI Solutions 2025-1 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of data-path-to-node. 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 data-path-to-node 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
دوره Master LangChain LLM Integration: Build Smarter AI Solutions. این دوره مهارتهای لازم برای ساخت راهحلهای هوش مصنوعی پیشرفته را در اختیار شما قرار میدهد. این دوره با معرفی مفاهیم اساسی مانند هوش مصنوعی، مدلهای زبان بزرگ و تولید مبتنی بر بازیابی افزوده آغاز میشود. سپس شرکتکنندگان راهاندازی محیط توسعه شامل LangChain و Ollama را فرا میگیرند. در بخش پردازش داده، کار با لودرهای سند و تقسیمکنندهها برای مدیریت قالبهای مختلفی مانند متن، PDF و JSON آموزش داده میشود. مباحث مربوط به Embeddings و Vector Storeها برای ایجاد سیستمهای جستجو و بازیابی قدرتمند، از جمله کار با پایگاههای دادهای مانند FAISS، ChromaDB و Pinecone، به طور کامل پوشش داده میشود. همچنین استفاده از ماژولهای بازیاب با تکنیکهایی مانند پرسوجوی چندگانه و آگاهی از محتوا برای هوشمندسازی مدل ارائه میگردد. در بخش دوم، تمرکز بر ساخت مدلهای چت تعاملی و طراحی پرامپتهای مؤثر است. یکپارچهسازی پیشرفته گردش کار با استفاده از LCEL برای ایجاد راهحلهای پویا و ماژولار آموزش داده میشود. در نهایت، دوره به اشکالزدایی و بهینهسازی با ابزارهایی مانند LangSmith و ردیابی سفارشی میپردازد تا از اجرای کارآمد و قابل اعتماد برنامههای هوش مصنوعی اطمینان حاصل شود. این دوره جامع، شما را برای ساخت و استقرار برنامههای هوش مصنوعی قوی با استفاده از Agentها، Retrieverها و سیستمهای Vector مقیاسپذیر تجهیز میکند.
What You Will Learn
- معماری LangChain و یکپارچهسازی LLM:
- تسلط بر معماری LangChain و یکپارچهسازی LLM، و استفاده از عوامل (Agents)، زنجیرهها (Chains) و بارگذارندههای سند پیشرفته برای طراحی راهحلهای هوش مصنوعی هوشمند و مقیاسپذیر.
- طراحی گردش کارهای (Workflows) قوی:
- طراحی و پیادهسازی گردش کارهای LangChain قوی و سرتاسری (End-to-End)، با استفاده از تقسیمکنندههای سند، تعبیهسازیها و ذخیرهسازیهای برداری برای بازیابی پویای هوش مصنوعی.
- بهینهسازی ذخیرهسازیهای برداری:
- یکپارچهسازی و بهینهسازی ذخیرهسازیهای برداری و سیستمهای بازیابی متعدد، با تسلط بر FAISS، ChromaDB، PineCone و موارد دیگر برای افزایش عملکرد مدل هوش مصنوعی.
- پردازش کارآمد دادهها:
- استفاده از بارگذارندههای سند، تقسیمکنندههای متن و تکنیکهای تعبیهسازی متنوع برای تبدیل کارآمد دادههای بدون ساختار جهت پردازش هوش مصنوعی.
- پیادهسازی برنامههای تعاملی:
- پیادهسازی برنامههای کاربردی LangChain تعاملی با قابل اجراهای زنجیرهای پویا (Dynamic Chain Runnables)، اجرای موازی و استراتژیهای بازگشت به عقب قوی (Robust Fallback Strategies) برای انعطافپذیری.
- بهینهسازی تعاملات مدل:
- استفاده از قالبهای پرامپت پیشرفته و تحلیلگرهای خروجی (Output Parsers)، از جمله JSON، YAML و قالبهای سفارشی برای بهینهسازی و ارتقاء تعاملات مدل هوش مصنوعی به منظور دقت.
- ردیابی و ارزیابی:
- بهکارگیری ابزارهای LangSmith و Phoenix Arize برای ردیابی و ارزیابی سرتاسری، تضمین عملکرد قابل اعتماد برنامههای کاربردی LangChain QA (پرسش و پاسخ).
- ساخت و استقرار راهحلها:
- ساخت و استقرار راهحلهای هوش مصنوعی قوی با یکپارچهسازی LLMها و LangChain، با استفاده از عوامل، بازیابها، مهندسی پرامپت و سیستمهای برداری مقیاسپذیر.
Who This Course Is For
- توسعهدهندگان مشتاق هوش مصنوعی: ایدهآل برای توسعهدهندگانی که مهارتهای اولیه پایتون را دارند و میخواهند در LangChain متخصص شوند و LLMها را برای ساخت برنامههای پیشرفته و هوشمند یکپارچهسازی کنند.
- دانشمندان داده: عالی برای متخصصان داده که مشتاق تقویت خطوط لوله هوش مصنوعی با لودرهای سند کارآمد، Embeddings و پایگاههای داده Vector برای پردازش داده هوشمندتر هستند.
- علاقهمندان به یادگیری ماشینی: طراحی شده برای کسانی که با مبانی هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی آشنا هستند و به دنبال گسترش دانش خود در معماریها و گردش کارهای پیشرفته LangChain هستند.
- مهندسان نرمافزار: مناسب برای مهندسانی که قصد دارند مهندسی پرامپت پیشرفته، Chain Runnables و یکپارچهسازی Agent را در راهحلهای هوش مصنوعی قوی بگنجانند.
- مبتدیان هوش مصنوعی مولد (Generative AI): عالی برای یادگیرندگان جدید در مدلهای مولد و LLMها، که راهنمایی گام به گام و منابع در دسترس برای ایجاد یک پایه قوی ارائه میدهد.
- نوآوران و یکپارچهسازان فناوری: مفید برای متخصصانی که به دنبال یکپارچهسازی ابزارهای متعدد هوش مصنوعی مانند Ollama و OpenAI در سیستمهای مقیاسپذیر و آماده تولید هستند.
Course Features & Specifications
- ناشر: Udemy
- مدرس: Muthukumar Subramanian
- سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
- مدت زمان آموزش: 8 ساعت و 22 دقیقه
Prerequisites
- Python Basics: Familiarity with Python is beneficial; beginners will receive guided tutorials to ramp up quickly using Conda environments
- AI/ML Fundamentals: Basic knowledge of AI and machine learning concepts (like LLMs and embeddings) is helpful, though foundational concepts are covered
- Command-Line Skills: Some comfort with terminal or command prompt operations is useful for environment setup and running scripts
- Data Format Handling: An understanding of formats like CSV, JSON, PDF, and Markdown is advantageous; tutorials will assist you in working with these data types
- Access to APIs: While access to OpenAI’s paid API can enhance learning, alternatives like Ollama are provided, ensuring a low entry barrier
- Reliable Equipment: A computer with a stable internet connection capable of running Python and necessary packages is required for a smooth learning experience
Preview
راهنمای نصب
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
Installation Guide
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
