مباحث پیشرفته و Clean Code و Best Practice های زبان برنامهنویسی پایتون
در این بخش یاد میگیریم چطور کدهای پایتون را حرفهای و قابل نگهداری بنویسیم. مباحث پیشرفتهای را مرور میکنیم که باعث میشود پروژهها سریعتر پیش بروند. هدف این است که بعد از این دوره، مثل یک برنامهنویس باتجربه فکر و کدنویسی کنید.
تاریخچه هوش مصنوعی
در این بخش یک نگاه به مسیر رشد هوش مصنوعی از دهههای گذشته تا امروز خواهیم داشت. متوجه میشویم این فناوری چطور از یک ایده ساده به یک ابزار قدرتمند جهانی تبدیل شد.
بررسی دلیل شروع از LLM ها
مدلهای زبانی بزرگ نقطه شروع مناسبی هستند چون هم کاربردهای زیادی دارند و هم یادگیریشان سادهتر از بقیه حوزههاست. این مدلها سریع نتیجه میدهند و کارهای واقعی را به سرعت قابل پیادهسازی میکنند. برای کسی که میخواهد وارد دنیای AI شود، LLM بهترین دروازه ورود است.
معرفی و اهمیت LLM ها
در این قسمت یاد میگیریم LLM ها دقیقا چه هستند و چرا اینقدر در صنعت و کسبوکارها محبوب شدهاند. میبینید که این مدلها چطور میتوانند متن را درک، تحلیل و تولید کنند. اهمیت آنها از اینجا میآید که تقریبا در تمام حوزهها قابل استفاده هستند.
آموزش Prompt Engineering
در این بخش یاد میگیریم چگونه با نوشتن پرامپتهای حرفهای، خروجی مدلها را دقیق و کاربردی کنیم. روشهایی را بررسی میکنیم که بتوانیم مدل را بهتر هدایت کنیم.
آموزش Streamlit برای ایجاد سایت، با گرایش Chat و Data Science
Streamlit کمک میکند خیلی سریع وباپلیکیشنهای تعاملی بسازیم بدون اینکه درگیر فرانتاند شویم. در این بخش ساخت چتبات، داشبوردهای داده و ابزارهای هوش مصنوعی را یاد میگیریم. نتیجه کار شما یک سایت حرفهای اما ساده و قابل توسعه خواهد بود.
معرفی و آموزش سرویسهای داخلی و خارجی (رایگان و غیر رایگان) برای استفاده از مدلهای هوش مصنوعی، به صورت Service Based
در این بخش با سرویسهایی آشنا میشوید که بدون نیاز به نصب مدل، میتوانید از API آنها استفاده کنید. مزایا، محدودیتها و قیمتها را بررسی میکنیم تا انتخاب بهتری داشته باشید.هدف این است که بدانید برای هر پروژه کدام سرویس بهترین گزینه است.
معرفی و آموزش سرویسهای داخلی مطمئن (غیر رایگان) برای استفاده از مدلهای هوش مصنوعی
اینجا سرویسهای داخلی قابل اعتماد را معرفی میکنیم که برای کسبوکارها عملکرد پایدار دارند.این سرویسها معمولاً امنیت بهتر و سرعت بالاتری در ایران ارائه میدهند.یاد میگیرید چگونه از آنها برای پروژههای جدی و سازمانی استفاده کنید
آموزش راهاندازی مدلهای هوش مصنوعی رایگان، به صورت کاملا Local، و با حداقل Configuration سختافزاری
در این بخش یاد میگیرید مدلها را روی سیستم خودتان و بدون اینترنت اجرا کنید. نیاز به سختافزارهای قوی نیست و همه چیز با حداقل منابع قابل انجام است. این کار هم برای یادگیری و هم برای پروژههایی که محدودیت امنیتی دارند کاربردی است.
نصب بر روی رایانه شخصی کاربر
قدمبهقدم یاد میگیرید مدلها را روی لپتاپ یا PC شخصی نصب و راهاندازی کنید.تمام ابزارهای لازم معرفی میشوند و نحوه اجرای مدلها توضیح داده میشود.به صورتی آموزش داده میشود که حتی با سختافزار معمولی هم بتوانید کار را انجام دهید.
نصب بر روی سرورهای سازمان
در این بخش یاد میگیرید چطور مدلها را روی سرورهای سازمانی بهصورت پایدار اجرا کنید. روشهای کانتینرسازی، بهینهسازی و مدیریت منابع بررسی میشود.تمرکز روی راهاندازی امن و قابل اعتماد برای محیطهای عملیاتی است.
آموزش تولید AI Agent ها
در این بخش میفهمید Agent چیست و چطور میتواند وظایف پیچیده را خودش انجام دهد. یاد میگیرید Agent ها را طوری طراحی کنید که با ابزارهای مختلف کار کنند.نتیجه این است که بتوانید سیستمهایی بسازید که تصمیم میگیرند و عمل میکنند.
آموزش Vectorization / Embedding
یاد میگیریم چطور متن را به بردارهای قابل فهم برای مدلها تبدیل کنیم.Embedding ها اساس جستجو، تحلیل و RAG هستند.در این بخش با کاربردهای عملی و مثالهای واقعی کار میکنید.
آموزش مفاهیم و تولید RAG، و معرفی کاربردها و انواع آنها
در این قسمت ساخت سیستمهایی را یاد میگیرید که اطلاعات را از منبع واقعی میخوانند و با مدل ترکیب میکنند.RAG کمک میکند مدلها دقیقتر و مرتبطتر جواب بدهند.مثالهای سازمانی و کاربردهای واقعی هم بررسی میشود.
آموزش کتابخانه LangChain
LangChain یکی از ابزارهای اصلی ساخت LLM اپلیکیشنهاست.در این بخش یاد میگیرید چگونه Chain، Agent و Workflow طراحی کنید.کاربردهای عملی و اتصال به مدلها و دیتابیسها به صورت پروژهمحور آموزش داده میشود.
آموزش راهاندازی Automation برای کاربر درون سازمانی
در اینجا یاد میگیرید چطور فرآیندهای تکراری سازمان را با AI اتومات کنید.از ساخت فرمها تا پاسخدهی خودکار و تولید محتوا بررسی میشود.نتیجه این است که کارها سریعتر، دقیقتر و کمهزینهتر انجام شوند.
آموزش راهاندازی Service برای RAG های تولید شده، جهت استفاده در دیگر سامانههای سازمان، به عنوان یک Microservice
یاد میگیرید RAG را به یک سرویس مستقل تبدیل کنید که بقیه سامانهها بتوانند از آن استفاده کنند. نحوه ساخت API، نحوه دیپلوی و روش مدیریت درخواستها آموزش داده میشود. این بخش برای پروژههای سازمانی ضروری است.
استخراج اطلاعات از فایلهای PDF
در این قسمت یاد میگیرید چگونه متن، جدول و دادهها را از PDF بیرون بکشید. برای پروژههایی مثل آرشیو اسناد و اتوماسیون اداری کاربرد دارد. ابزارهای ساده تا پیشرفته بررسی میشود.
استخراج اطلاعات از تصاویر (OCR)
در این بخش متوجه میشوید چطور متن موجود در تصاویر را به متن قابل پردازش تبدیل کنید.این کار برای شناسایی مدارک، فرمها و عکسهای اسکنشده کاملاً کاربردی است. روشهای مختلف OCR و ابزارهای مناسب معرفی میشود.
تولید فایلهای Word (کاملا فارسی)
در این بخش مهم شما یاد میگیرید چطور خروجی مدلها را به فایل Word قابل ویرایش تبدیل کنید. فونتها و ساختاردهی فارسی را هم آموزش میدهیم تا خروجی مرتب باشد. این بخش برای گزارشسازی و مستندسازی فوقالعاده کاربردی است.
راهاندازی Text to Speech
در این قسمت یاد میگیرید چطور متن را به صدای طبیعی تبدیل کنید. برای ساخت کتاب صوتی، دستیار صوتی و سیستمهای اطلاعرسانی کاربرد دارد. نمونههای داخلی و خارجی را بررسی میکنیم.
راهاندازی Speech to Text
در این قسمت دانشجویان یاد می گیرند که چگونه صدا یا گفتار را به متن دقیق تبدیل کنید.برای تولید محتوای صوتی، جلسات، تماسها و پشتیبانی تلفنی بسیار مفید است. روشها و ابزارهای مختلف را قدمبهقدم توضیح میدهیم.
