آموزش Orchestration مدل‌های هوش مصنوعی – ساخت سیستم هوشمند در پایتون – پیش ثبت نام

آموزش Orchestration مدل‌های هوش مصنوعی با پایتون چیست؟

آموزش Orchestration مدل‌های هوش مصنوعی با پایتون به این می‌پردازد که چگونه چند ابزار و مدل مختلف هوش مصنوعی را در کنار هم قرار دهیم تا یک سیستم کاربردی بسازیم. در این آموزش یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex داده‌ها را به مدل‌های زبانی متصل کنید، جست‌وجوی هوشمند روی اطلاعات انجام دهید و پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کنید. هدف این دوره آشنایی عملی با ساخت یک pipeline ساده در پایتون است تا بتوانید مدل‌های هوش مصنوعی را مدیریت، ترکیب و برای حل مسائل واقعی مانند پرسش‌وپاسخ از داده‌ها استفاده کنید.

اهمیت یادگیری Orchestration مدل‌های هوش مصنوعی چیست؟

با گسترش سریع کاربردهای هوش مصنوعی، بسیاری از پروژه‌ها دیگر تنها با استفاده مستقیم از یک مدل زبانی حل نمی‌شوند و نیاز دارند مدل‌ها، داده‌ها و ابزارهای مختلف در کنار هم کار کنند. یادگیری Orchestration کمک می‌کند بتوانیم چنین سیستم‌هایی را طراحی کنیم و مدل‌های هوش مصنوعی را به منابع داده، موتورهای جست‌وجو و سرویس‌های مختلف متصل کنیم. با استفاده از ابزارهایی مانند LangChain و LlamaIndex می‌توان فرایند ساخت دستیارهای هوشمند، سیستم‌های پرسش‌وپاسخ و تحلیل داده را ساده‌تر و ساخت‌یافته‌تر انجام داد. یادگیری این مهارت برای توسعه‌دهندگان و فعالان حوزه داده به سرعت به یک نیاز مهم تبدیل شده است.

در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟

در این آموزش به‌ صورت مرحله‌به‌مرحله یاد می‌گیرید چگونه یک سیستم ساده مبتنی بر مدل‌های زبانی بسازید. ابتدا با مفهوم Orchestration و اجزای اصلی آن آشنا می‌شوید، سپس محیط پایتون را آماده کرده و یک مدل زبانی را اجرا می‌کنید. در ادامه یاد می‌گیرید چگونه داده‌های متنی را با استفاده از LlamaIndex به ساختار قابل جست‌وجو تبدیل کنید و بعد با کمک LangChain یک pipeline بسازید که پرسش کاربر را دریافت کند، اطلاعات مرتبط را پیدا کند و پاسخ مناسب تولید کند. در پایان یک نمونه پروژه ساده به‌ صورت عملی پیاده‌سازی می‌شود.

• فصل یکم: درک Orchestration در سیستم‌های AI
  • درس ۱: Orchestration چیست و چرا مهم است؟
  • درس ۲: معماری RAG
  • درس ۳: Chain vs Agent
  • درس ۴: معرفی LangChain و LlamaIndex
• فصل دوم: راه‌اندازی و ارتباط با مدل
  • درس ۵: نصب و تنظیم محیط
  • درس ۶: اجرای اولین درخواست
  • درس ۷: ساخت Prompt اصولی
  • درس ۸: مدیریت API Key و مدل‌ها
• فصل سوم: ساخت سیستم RAG با LlamaIndex
  • درس ۹: مفهوم Retrieval Augmented Generation
  • درس ۱۰: تبدیل داده به Embedding
  • درس ۱۱: ساخت Index
  • درس ۱۲: Query Engine
  • درس ۱۳: مدیریت Chunking
• فصل چهارم: Orchestration با LangChain
  • درس ۱۴: ساخت Chain ساده
  • درس ۱۵: Memory در LangChain
  • درس ۱۶: معرفی Agent
  • درس ۱۷: ساخت Agent با Tool
  • درس ۱۸: اتصال LlamaIndex به Agent
  • درس ۱۹: مدیریت چند مرحله‌ای پاسخ
• فصل پنجم: پروژه کامل Orchestrated AI System
  • درس ۲۰: طراحی سیستم QA هوشمند
  • درس ۲۱: افزودن Memory
  • درس ۲۲: افزودن Tool
  • درس ۲۳: تست و Debug
  • درس ۲۴: بهینه‌سازی Performance