پی سی دانلود - multi-agent-systems

دوره آموزشی حاضر با رویکردی کاملاً پروژه‌محور و عملی، به بررسی عمیق مفاهیم فریم‌ورک LangGraph می‌پردازد. این دوره به‌طور اختصاصی برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی طراحی شده است که قصد دارند از سطح ساخت چت‌بات‌های ساده و نمایشی فراتر رفته و به مدیریت و هماهنگ‌سازی پیچیده مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بر پایه ساختارهای گراف‌محور مسلط شوند. شرکت‌کنندگان در این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه از ترکیب مدل‌های زبانی با ابزارهایی نظیر MCP و FastAPI برای خلق سیستم‌هایی استفاده کنند که نه تنها پاسخگو هستند، بلکه توانایی تصمیم‌گیری و اجرای وظایف در دنیای واقعی را دارند.
در طول این برنامه آموزشی، مفاهیم از سطوح پایه آغاز شده و تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های توسعه هوش مصنوعی ادامه می‌یابد. تمرکز اصلی بر ساخت سیستم‌هایی است که اصطلاحاً «آماده تولید» (Production-ready) نامیده می‌شوند؛ یعنی سیستم‌هایی که از پایداری، سرعت و دقت کافی برای عرضه در بازار کار و محیط‌های صنعتی برخوردارند. دانشجویان با یادگیری نحوه معماری عامل‌های هوشمند، می‌آموزند که چگونه جریان‌های کاری پیچیده را به صورت گراف‌های جهت‌دار مدیریت کنند تا خطاهای احتمالی کاهش یافته و کنترل دقیق‌تری بر خروجی‌های هوش مصنوعی اعمال شود.
در دوره آموزشی LangGraph for Developers: From Zero to Hero با طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌محور و حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

این مسترکلاس جامع به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم اصلی یادگیری ماشین به سمت ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی آماده برای تولید و اجرا هدایت کند. این دوره برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، یا هر متخصص فناوری که به دنبال پیشرو بودن در انقلاب هوش مصنوعی است، تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را فراهم می‌آورد. در این بخش، به بررسی عمیق مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning) پرداخته می‌شود. شرکت‌کننده با مفاهیمی مانند جاسازی‌ها (embeddings)، ترانسفورمرها (transformers) و مدل‌های انتشار (diffusion models) که قدرت‌بخش هوش مصنوعی مدرن هستند، آشنا خواهد شد. همچنین نحوه کار مدل‌های بنیادین (foundation models) کلیدی مانند GPT، Claude و Stable Diffusion به طور عملی تشریح می‌شود. این بخش بر ساخت و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) برای تولید محاوره و متن تمرکز دارد. تکنیک‌هایی مانند قطعه‌بندی واژگان (tokenization)، دسته‌بندی متن (text classification)، مدل‌سازی موضوع (topic modeling) و شناسایی موجودیت نامدار (named entity recognition) آموزش داده می‌شود. همچنین درک کاملی از معیارهای ارزیابی و بنچمارک‌های مورد استفاده توسط رهبران صنعت کسب خواهد شد. برای کاربردهای تخصصی، نحوه پیاده‌سازی تنظیم دقیق تحت نظارت (supervised fine-tuning) آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Mastering Generative AI From Neural Networks to Multi-Agents با مفاهیم یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، تولید تصویر و تکنیک‌های پیشرفته سفارشی‌سازی مدل آشنا خواهید شد.