The Complete MCP Developer Course 2025-6 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of mcp. 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 mcp and llm-powered, 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 LLM-Powered Automation: The Complete MCP Developer Course. این دوره یک برنامه جامع و کاربردی است که شما را از مفاهیم پایه پروتکل زمینه مدل (MCP) تا پیادهسازی پیشرفته میبرد. این دوره برای توسعهدهندگان، مهندسان هوش مصنوعی و دانشمندان داده طراحی شده تا بتوانند سیستمهای هوش مصنوعی مقیاسپذیر، قابل اعتماد و پاسخگو بسازند. شما با شرکت در این بوتکمپ، به جای تکنیکهای مقطعی مهندسی پرامپت، طراحی سیستمهای هوشمند واقعی را خواهید آموخت. محتوای دوره بر ساخت پایپلاینهای هوش مصنوعی متمرکز است که به طور مؤثر زمینه را مدیریت کرده و چالشهایی مانند توهم و انحراف مدل را کاهش میدهند. از طریق مثالهای عملی و پروژههای کاربردی، با چگونگی ساخت بلوکهای زمینه ماژولار و قابل استفاده مجدد آشنا میشوید. این مهارتها شما را قادر میسازد تا عوامل هوش مصنوعی، چتباتهای پیشرفته و دستیاران سازمانی قدرتمندی ایجاد کنید. در پایان این دوره، شما توانایی طراحی، پیادهسازی و مقیاسدهی پروتکلهای MCP را به دست آورده و به عنوان متخصصی که درک عمیقی از معماری سیستمهای هوش مصنوعی مدرن دارد، متمایز خواهید شد.
What You Will Learn
- اصول اولیه پروتکل بافتار مدل (MCP) و اهمیت آن در هوش مصنوعی مدرن.
- نحوه ساختاردهی و لایهبندی بافتار برای تعامل بهینه با مدلهای زبان بزرگ.
- تفاوت بین مهندسی پرامپت و طراحی پروتکل بافتار.
- تکنیکهایی برای جلوگیری از توهم، از دست دادن بافتار و انحراف در خروجیهای هوش مصنوعی.
- چگونگی ساخت بلوکهای بافتار ماژولار و قابل استفاده مجدد برای گردشکارهای مقیاسپذیر.
- بهترین روشها برای زنجیرهسازی بافتار، شبیهسازی حافظه و مدیریت جلسه.
- کاربردهای دنیای واقعی MCP در عوامل هوش مصنوعی، چتباتها، همکاران (Copilots) و دستیاران.
- چگونگی انتقال از پرامپتهای منفرد به طراحی هوش مصنوعی در سطح سیستم.
- ابزارها و الگوها برای شروع استفاده فوری از MCP در پروژههای خود.
- چگونه مانند یک معمار بافتار فکر کنیم، نه صرفاً یک مهندس پرامپت.
Who This Course Is For
- علاقهمندان به هوش مصنوعی که به دنبال حرکت فراتر از پرامپتهای پایه و ورود به ساختاردهی بافتار پیشرفته هستند.
- مهندسان پرامپت که میخواهند گردشکارهای خود را نظاممند کرده و آزمون و خطا را کاهش دهند.
- توسعهدهندگان و متخصصان فنی که برنامهها، عوامل یا دستیارهای مبتنی بر هوش مصنوعی میسازند.
- طراحان و مدیران محصول که روی ابزارهای یکپارچهشده با هوش مصنوعی یا تجربههای کاربری کار میکنند.
- سازندگان بدون کد/کمکد که در حال بررسی نحوه ساختاردهی منطق هوش مصنوعی بدون برنامهنویسی پیچیده هستند.
- خالقین چتبات با هدف بهبود پیوستگی، حافظه و ارتباط بافتاری.
- مربیان و پژوهشگران علاقهمند به چارچوبهای مدیریت بافتار هوش مصنوعی.
- متخصصان اتوماسیون که از ابزارهایی مانند GPT، Claude یا LangChain در گردشکارهای خود استفاده میکنند.
- رهبران کسب و کار و مشاوران که راهحلهای هوش مصنوعی را برای مشتریان یا تیمها توسعه میدهند.
- هر کسی که آماده است از هک کردن پرامپت به طراحی هوش مصنوعی هوشمند و مقیاسپذیر تغییر جهت دهد.
Course Features & Specifications
- ناشر: Udemy
- مدرس: Cyberdefense Learning
- سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
- مدت زمان آموزش: 1 ساعت و 48 دقیقه
- تعداد دروس: 36
Prerequisites
- A basic understanding of how AI language models (like ChatGPT, Claude, or Gemini) function
- Familiarity with prompting or interacting with AI tools
- Interest in building or optimizing AI systems, agents, or workflows
- No coding required, but general tech-savviness is helpful
- Some exposure to prompt engineering, prompt tuning, or instruction writing
- Curiosity about how AI can be structured, scaled, and made more reliable
- Willingness to learn new terminology and frameworks
- Comfort reading and thinking through conceptual or system design diagrams
- Basic knowledge of how AI tools are used in real-world tasks or businesses
- A mindset of experimentation and iteration, not just static prompt reuse
- Interest in moving from prompt tweaking to system-level thinking
- Access to a tool like ChatGPT (or another LLM interface) to try out MCP techniques hands-on
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
