پی سی دانلود - rag

امروزه با پیچیده‌تر شدن ارتباطات داده‌ای، مدل‌های سنتی و رابطه‌ای دیگر پاسخگوی نیازهای مدرن نیستند. این دوره آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از سطح صفر با دنیای پایگاه داده‌های گرافی آشنا کرده و آن‌ها را به سطحی برساند که بتوانند اپلیکیشن‌های دنیای واقعی را مدل‌سازی و اجرا کنند. در این مسیر آموزشی، تفاوت‌های بنیادین میان پایگاه داده‌های رابطه‌ای و گرافی بررسی می‌شود و نحوه استفاده سیستم‌های مدرن از گراف‌ها برای نمایش روابط پیچیده تدریس می‌گردد. تمرکز اصلی این دوره بر روی ابزارهای قدرتمندی نظیر Neo4j و زبان برنامه‌نویسی پایتون است تا دانش‌جویان بتوانند خطوط لوله داده‌ای خود را خودکارسازی کنند.
علاوه بر مفاهیم پایه، این دوره به مباحث پیشرفته‌تری همچون گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و تکنولوژی نوین GraphRAG می‌پردازد که در توسعه هوش مصنوعی نقش کلیدی دارند. شرکت‌کنندگان با تئوری گراف شامل مفاهیمی مانند گره‌ها، روابط، گراف‌های جهت‌دار و بدون دور (DAG) آشنا می‌شوند و الگوریتم‌های حیاتی نظیر کوتاه‌ترین مسیر، جستجوی اول سطح (BFS) و جستجوی اول عمق (DFS) را به صورت عملی پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین، این دوره با پوشش دادن مفاهیم RDF و SPARQL، دیدگاهی جامع از گراف‌های معنایی و ویژگی‌های آن‌ها ارائه می‌دهد. پروژه‌های عملی متعددی از جمله سیستم‌های مسیریابی و تشخیص کلاهبرداری در طول دوره گنجانده شده است تا یادگیری به صورت کاملاً کاربردی تثبیت شود.
این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان، از جمله توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان داده، دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی که به دنبال معماری‌های مدرن داده هستند، بسیار ارزشمند است. با توجه به استفاده روزافزون از گراف‌ها در شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های پیشنهادگر، تسلط بر این حوزه یک مزیت رقابتی بزرگ در بازار کار محسوب می‌شود.
در دوره Graph Databases: Neo4j, RDF, Knowledge Graphs & GraphRAG با مفاهیم، الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر گراف آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی مذکور با این هدف طراحی شده است که به توسعه‌دهندگان بیاموزد چگونه از ساخت چت‌بات‌های ابتدایی و ساده عبور کرده و به سمت خلق عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) هوشمند حرکت کنند؛ سیستم‌هایی که نه تنها قادر به پاسخگویی به سوالات هستند، بلکه می‌توانند کارهای مختلفی را به صورت خودکار انجام دهند. این مسترکلاس به عنوان تنها منبع مورد نیاز برای پر کردن شکاف میان اپلیکیشن‌های ساده‌ای که صرفاً یک لایه ظاهری برای مدل‌های زبانی (LLM Wrappers) هستند و سیستم‌های پیچیده و آماده تولید (Production-ready) شناخته می‌شود.
در حالی که اکثر توسعه‌دهندگان در سطح ساخت برنامه‌های ساده‌ای مانند «چت با فایل‌های PDF» متوقف شده‌اند، این دوره آموزشی سطوح بسیار عمیق‌تری را هدف قرار می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این مسیر، معماری یک اپلیکیشن عامل‌محور و فول‌استک را از پایه و با استفاده از فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر Angular برای بخش کاربری و Node.js برای بخش سرور پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین در این فرایند، پروتکل‌های پیشرفته‌ای مانند MCP (Model Context Protocol) و خط لوله‌های پیشرفته RAG به صورت عملی مورد استفاده قرار می‌گیرند. دلیل اهمیت این دوره در تغییر رویکرد صنعت از «هوش مصنوعی مولد» (Generative AI) به سمت «هوش مصنوعی عامل‌محور» (Agentic AI) نهفته است. امروزه شرکت‌های بزرگ دیگر تنها به دنبال تولید متن نیستند، بلکه به دنبال عامل‌هایی می‌گردند که بتوانند پایگاه‌های داده را پرس‌وجو کنند، ابزارهای مختلف را اجرا نمایند و به طور مستقل دست به اقدام بزنند. این دوره آموزشی توسعه‌دهندگان را در خط مقدم این تحول تکنولوژیک قرار می‌دهد.
در طول این مسیر، یک پلتفرم هوش مصنوعی در سطح حرفه‌ای ساخته می‌شود که دارای یک رابط کاربری مدرن با انگولار و یک بک‌اند مستحکم با Node.js و Express است. تمرکز اصلی بر یادگیری صرفِ نحو (Syntax) نیست، بلکه آموزش معماری پشت سیستم‌های خودگردان (Autonomous Systems) در اولویت قرار دارد. 
در دوره آموزشی Agentic AI Full‑Stack Masterclass: RAG, MCP & AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت سیستم‌های خودکار و پیشرفته هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در این دوره جامع با محوریت پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)، شرکت‌کنندگان به دنیای هیجان‌انگیز فناوری‌های پیشرفته‌ای که در حال متحول ساختن حوزه هوش مصنوعی (AI)، به ویژه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) هستند، قدم خواهند گذاشت. این دوره با تمرکز بر «آینده‌سازی هوش مصنوعی مولد» (Future-Proofing Generative AI)، دانش و مهارت‌های لازم برای مهار قدرت پایگاه‌های داده برداری را در کاربردهای پیشرفته‌ای مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، ترانسفورماتورهای از پیش آموزش‌دیده مولد (GPT) نظیر ChatGPT، و توسعه هوش عمومی مصنوعی (AGI) در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با شروع از مفاهیم پایه‌ای، شرکت‌کنندگان اصول اولیه پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در ایجاد تحول در جریان‌های کاری هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت. از طریق مثال‌های کاربردی و تمرین‌های کدنویسی عملی، تکنیک‌هایی مانند نمایه‌سازی، ذخیره‌سازی، بازیابی داده‌های برداری و کاهش بُعدی مورد بررسی قرار می‌گیرند. همچنین، مهارت لازم برای ادغام پایگاه داده برداری Pinecone با ابزارهای دیگری مانند LangChain و API اوپن‌ای‌آی (OpenAI API) با استفاده از پایتون (Python)، جهت پیاده‌سازی کاربردهای واقعی و آزادسازی تمام پتانسیل پایگاه‌های داده برداری، کسب خواهد شد.
در دوره آموزشی Master Vector Database with Python for AI & LLM Use Cases با استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای آشنایی با دنیای جذاب پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند GPT طراحی شده است. این ترکیب قدرتمند، جستجوی معنایی، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های هوشمند را در صنایع مختلف ممکن می‌سازد. همچنین، شرکت‌کنندگان با استراتژی‌های مختلف ایندکس‌گذاری، مکانیزم‌های کشینگ و ادغام با ابزارهای شخص ثالث آشنا می‌شوند تا درک کاملی از هر دو بخش نظری و عملی داشته باشند. از طریق دموها و مثال‌های واضح، نحوه استفاده از عملیات برداری، جستجوی شباهت، و تکنیک‌های پیشرفته جست‌وجو برای ایجاد فرصت‌های جدید را فرا خواهند گرفت. چه دانشجو، برنامه‌نویس، دانشمند داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ترکیب پایگاه‌های داده برداری و مدل‌های زبان بزرگ، پتانسیل کامل این فناوری را برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، هوشمند و آماده برای آینده آزاد کنید.
در دوره آموزشی Vector database using LLM with demo با پایگاه‌های داده برداری و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

این بوت‌کمپ جامع مهندسی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، دوره‌ای یکپارچه برای یادگیری پایتون، گیت، داکر، پایدنتیک، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، عامل‌ها (Agents)، بازیابی افزوده-تولیدی (RAG)، لنگ‌چین (LangChain)، لنگ‌گراف (LangGraph) و هوش مصنوعی چندوجهی از پایه است. این دوره تنها یک آموزش نظری نیست. در پایان آن، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی دنیای واقعی را کدنویسی، استقرار و مقیاس‌دهی کنند؛ برنامه‌هایی که از همان تکنیک‌های قدرتمند چت‌جی‌پی‌تی، جمینی و کلود استفاده می‌کنند.
در دوره آموزشی Full-Stack AI with Python: LLMs, RAG, Agents & LangGraph با مهندسی هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

دوره Master RAG for AI + DevOps، دوره‌ای آموزشی است که شما را با تکنیک‌های پیشرفته Retrieval Augmented Generation یا به اختصار RAG و کاربردهای آن در دنیای واقعی آشنا می‌کند. این دوره از آماده‌سازی داده‌ها تا ساخت بازیاب‌ها، استفاده از پایگاه داده‌های برداری و اتصال همه آن‌ها به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Gemini را به صورت گام‌به‌گام به شما آموزش می‌دهد. هدف این دوره، ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند و حساس به محتواست. این دوره برای افرادی طراحی شده که به دنبال یادگیری مفاهیم تئوری و پیاده‌سازی عملی RAG هستند، به ویژه در حوزه‌هایی مانند DevOps و هوش مصنوعی سازمانی. هر جلسه از دوره بر مباحث جلسه قبل بنا شده و به تدریج به شما کمک می‌کند تا بر جریان کاری RAG، از اصول پایه تا موضوعات پیشرفته، مسلط شوید. در طول این دوره، شما با بارگذاری‌کننده‌های اسناد، تکه‌تکه‌کردن (chunking)، جاسازی‌ها (embeddings) و جستجوی برداری آشنا می‌شوید. با استفاده از مثال‌های دنیای واقعی در زمینه DevOps، مانند عیب‌یابی کانتینرها و مدیریت پیکربندی‌های پویا، کاربرد این مفاهیم را به صورت عملی یاد می‌گیرید و متوجه می‌شوید که RAG چگونه محدودیت‌های LLM‌ها را برطرف می‌کند. این دوره، یک سفر کامل از تئوری تا عمل برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته است.
در دوره آموزشی Master RAG for AI + DevOps با تکنیک RAG برای هوش مصنوعی و DevOps آشنا خواهید شد.

این دوره یک راهنمای کامل و گام به گام برای تسلط بر تکنیک تولید افزوده با بازیابی (RAG) است. این تکنیک، یکی از تأثیرگذارترین و پرتقاضاترین روش‌ها در دنیای امروز است که به بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها، دستیارهای شخصی و ابزارهای تحقیقاتی قدرت می‌بخشد. در این بوت‌کمپ، شرکت‌کنندگان از اصول اولیه خطوط لوله RAG تا معماری‌های پیشرفته RAG مبتنی بر عامل‌ها (Agentic RAG) که در حال حاضر در شرکت‌های پیشرو استفاده می‌شوند، آشنا خواهند شد. این دوره برای همه، از مبتدیان هوش مصنوعی گرفته تا توسعه‌دهندگان با تجربه، طراحی شده است. این دوره با استفاده از جدیدترین و قدرتمندترین ابزارها یعنی LangChain، LangGraph و LangSmith، به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در زمینه RAG تبدیل شوید و بتوانید سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندی را ایجاد کنید. این دوره نه تنها به شما اصول اساسی را آموزش می‌دهد، بلکه شما را برای پیاده‌سازی سیستم‌های RAG پیشرفته و آماده برای تولید (Production-ready) در دنیای واقعی آماده می‌کند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان توانایی طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های RAG را با استفاده از ابزارهای پیشرفته خواهند داشت و می‌توانند به عنوان یک متخصص در این زمینه فعالیت کنند.
در دوره آموزشی Ultimate RAG Bootcamp Using Langchain,LangGraph & Langsmith با تکنیک تولید افزوده با بازیابی (RAG) در هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره‌ آموزشی که برای مبتدیان طراحی شده است، مبانی GraphRAG (تولید مبتنی بر بازیابی افزوده گراف) را معرفی می‌کند. این یک تکنیک پیشرفته است که گراف‌های دانش را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا ارتباط متنی و دقت را افزایش دهد. این دوره که برای متخصصان و دانشجویانی که به‌تازگی با GraphRAG آشنا می‌شوند، طراحی شده، مفاهیم کلیدی مانند ساختارهای گراف، گره‌ها، یال‌ها و روابط را پوشش می‌دهد. همچنین، مهارت‌های عملی در ساخت و پیکربندی مدل‌های GraphRAG آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان در این دوره، از طریق تمرین‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، با نحوه‌ یکپارچه‌سازی GraphRAG در فرآیندهای کاری موجود آشنا می‌شوند تا بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی غنی و مبتنی بر داده ایجاد کنند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا بتوانند از طریق پروژه‌های مختلف، این تکنیک را در یک خط تولید هوش مصنوعی مولد به کار ببرند و به درک کاملی از آن برسند. این دوره برای هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در هوش مصنوعی گسترش دهد و به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای بهبود دقت و ارتباط اطلاعات در سیستم‌های هوش مصنوعی است، مناسب است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای پیچیده گراف برای سازماندهی و بازیابی اطلاعات استفاده کنند و در نهایت، مدل‌های هوش مصنوعی مولد دقیق‌تر و کاربردی‌تری بسازند. این دوره درک عمیقی از اینکه چگونه GraphRAG می‌تواند به حل چالش‌های دنیای واقعی کمک کند، ارائه می‌دهد و شرکت‌کنندگان را برای پیاده‌سازی این تکنیک در پروژه‌های آینده آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی GraphRAG Essential Training با تکنیک GraphRAG در هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

در دنیای هوش مصنوعی، یکی از حیاتی‌ترین و پرکاربردترین مفاهیم، RAG یا "تولید با بازیابی اطلاعات" است. این رویکرد به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) این امکان را می‌دهد که با دسترسی به دانش خارجی، پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کنند. مدل‌های زبانی بزرگ به تنهایی دارای دانش محدودی هستند و برای دستیابی به عملکرد بهینه، نیاز به تغذیه با اطلاعات جدید و خاص دارند. این دوره دقیقاً به همین منظور طراحی شده است تا به شرکت‌کنندگان نحوه ساخت چت‌بات‌های قدرتمند RAG و عوامل هوش مصنوعی هوشمند را بیاموزد تا بتوانند فرآیندهای کسب‌وکار و پروژه‌های شخصی خود را بهینه‌سازی کنند. در ادامه دوره، بر پیاده‌سازی‌های ساده RAG با ChatGPT و GPT‌های سفارشی تمرکز می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند به سرعت و به راحتی اولین برنامه‌های هوش مصنوعی خود را راه‌اندازی کنند. این بخش شامل ساخت اولین ربات RAG از فایل‌های PDF با استفاده از GPT‌های سفارشی، تبدیل صفحات وب HTML و ویدئوهای YouTube به چت‌بات‌های RAG تعاملی و آموزش ChatGPT بر اساس سبک نگارش شخصی از طریق RAG است. همچنین، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از داده‌های CSV برای ساخت چت‌بات‌های هوشمند استفاده کنند و پتانسیل کامل GPT‌های سفارشی را کشف نمایند. این دوره به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی و دانش نظری لازم برای ساختن عوامل هوش مصنوعی کارآمد و کاربردی را ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی RAG Agents: Build Apps & GPTs with APIs/MCP, LangChain & n8n با چگونگی ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی و ربات‌های گفتگوگر هوشمند با استفاده از RAG، LangChain و n8n آشنا خواهید شد.

با این دوره عملی در عصر هوش مصنوعی شکوفا شوید، که به شما آموزش می دهد چگونه با استفاده از یکی از مهم ترین تکنیک های هوش مصنوعی که در دنیای واقعی برای تکمیل دانش مدل هوش مصنوعی با اطلاعات اختصاصی یا جدید استفاده می شود، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی بهتری بسازید.
در دوره آموزشی AI Engineering Bootcamp: Retrieval Augmented Generation (RAG) for LLMs با نحوه ساخت برنامه های هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک Retrieval Augmented Generation آشنا خواهید شد.