پی سی دانلود - rag

این دوره آموزشی تخصصی ویژه افرادی طراحی شده است که قصد دارند بدون نیاز به پرداخت هزینه‌های دلاری یا تهیه کلیدهای دسترسی ابری (API Key)، وارد دنیای هوش مصنوعی شوند. ساختار آموزش بر پایه رویکرد اولویت‌دهی به پردازش محلی (Local-First) تنظیم شده است؛ به این معنا که تمامی مدلهای هوش مصنوعی و کدهای توسعه‌یافته به صورت کاملاً رایگان و مستقیم روی سخت‌افزار شخصی شرکت‌کنندگان اجرا می‌شوند. برای تحقق این هدف، ابزارهای قدرتمند و متن‌باز نظیر LM Studio و Ollama به کار گرفته می‌شوند تا بستری کاملاً مستقل، امن و بدون هزینه برای توسعه‌دهندگان فراهم گردد.
شیوه تدریس در این مجموعه بر استراتژی «یادگیری عملی و ساخت پروژه» استوار است. شرکت‌کنندگان به جای تماشای منفعلانه ویدیوها، خط به خط کدها را همراه با مدرس پیاده‌سازی می‌کنند. سرفصل‌ها و مباحث آموزشی در قالب کدهای ساختاریافته دو‌فایلی ارائه می‌شوند تا درک عمیق‌تری از اصول برنامه‌نویسی و معماری نرم‌افزار حاصل شود. علاوه بر این، فراگیران با انجام سه پروژه ارزیابی‌شده و در نهایت توسعه یک پروژه پایانی جامع، مهارت‌های کاربردی خود را تثبیت کرده و نمونه‌کارهای حرفه‌ای و واقعی برای رزومه کاری خود ایجاد می‌نمایند. این مسیر آموزشی تمامی ابزارها و دانش لازم برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی محلی را به صورت گام‌به‌گام در اختیار علاقه‌مندان قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Python + AI for Beginners: Build Your Own Local AI با توسعه کاربردی پروژه‌های هوش مصنوعی محلی آشنا خواهید شد.

در سال ۲۰۲۶ تمام محتوای آموزشی این دوره به‌طور کامل و بر اساس آخرین نسخه از ابزارهای محبوب لانگ‌چین نسخه ۱ و لانگ‌گراف نسخه ۱ بازنویسی و مجدداً ضبط شده است. تمامی پروژه‌ها، ایجنت‌های هوشمند، ابزارهای کاربردی و خطوط لوله پیاده‌سازی RAG (تولید افزوده با بازیابی اطلاعات) به صورت کاملاً حرفه‌ای از صفر طراحی و اجرا شده‌اند تا دقیقاً مطابق با استانداردهای روز دنیای فناوری باشند.
مراحل آموزشی با راه‌اندازی و پیکربندی ابزارهای پیشرفته آغاز می‌شود و در ادامه، نحوه طراحی پرامپت‌های پیچیده و قالب‌بندی آن‌ها، ساخت ایجنت‌های هوشمند خودکار، و پیاده‌سازی سیستم‌های RAG آموزش داده خواهد شد. علاوه بر این، شیوه استقرار و به‌کارگیری این برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در محیط واقعی سرورهای ابری آمازون (AWS) ارائه می‌شود تا دانش‌پژوهان بتوانند پروژه‌های تجاری و قابل استفاده در دنیای واقعی خلق نمایند.
در دوره آموزشی Master Langchain v1 and Ollama - Chatbot, RAG and AI Agents با توسعه، ساخت و استقرار برنامه‌های پیشرفته هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی عوامل هوش مصنوعی آماده‌سازی‌شده برای تولید با لانگ‌چین و لانگ‌گراف، برنامه‌ای کاملاً مهندسی‌محور و کاربردی است که با هدف ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسان پایتون طراحی شده است. این دوره به فراگیران آموزش می‌دهد که چگونه سیستم‌های خودکار و مستقل مبتنی بر عوامل هوش مصنوعی را از سطح پایه‌ای و مقدماتی به مرحله بهره‌برداری نهایی و عملیاتی برسانند. هدف اصلی این آموزش، عبور از ساخت ربات‌های چت ساده و چت‌بات‌های گفتگو محور معمولی است تا شرکت‌کنندگان بتوانند برنامه‌هایی مقاوم، مقیاس‌پذیر، ایمن و قابل اعتماد برای محیط‌های واقعی و پیچیده صنعتی تولید کنند.
همچنین، این دوره با تمرکز بر چالش‌های واقعی توسعه سیستم‌های هوشمند، فرایند ارزیابی عملکرد عوامل، ایمن‌سازی ساختارها در برابر تهدیدات نرم‌افزاری و انتشار پایدار آن‌ها در محیط‌های عملیاتی را به صورت گام به گام پوشش می‌دهد. فراگیران در انتهای دوره قادر خواهند بود برنامه‌های مبتنی بر عوامل هوشمند را به شکلی طراحی و اجرا کنند که تمامی استانداردهای کیفی و مهندسی لازم برای ورود به بازار کار و پروژه‌های واقعی صنعتی را دارا باشند.
در دوره آموزشی LangChain & LangGraph: Build Production AI Agents in Python با ساخت و توسعه سیستم‌های خودکار و پیشرفته عوامل هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

برای آن دسته از توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندانی که از سرویس‌های ابری پیچیده و نامشخص خسته شده‌اند و تمایل دارند هوش مصنوعی را به‌صورت مستقیم روی سخت‌افزار شخصی خود اجرا نمایند، این دوره آموزشی مسیر کاملی را ارائه می‌دهد. هدف اصلی این دوره، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و ارائه راه‌کارهایی است که منجر به ساخت برنامه‌های واقعی و قابل عرضه در بازار می‌شود. شرکت‌کنندگان در این دوره قادر خواهند بود از اولین فراخوانی‌های کدهای پایتون تا مرحله نهایی توسعه، یک مدل کاربردی را پیاده‌سازی کرده و در قالب یک پروژه نهایی ارزشمند به رزومه کاری و پورتفولیوی خود اضافه کنند.
در بخش انتهایی دوره، دانش‌پذیران یک دستیار کدنویسی محلی کامل می‌سازند که قابلیت مدیریت مرورگر، ویرایشگر متن، نمایش تغییرات کد، اجرای کدها و دسترسی به خط فرمان را دارد و حتی امکان متصل کردن ابزارهای جستجوی وب و پردازش تصویر نیز در آن پیش‌بینی شده است. مباحث نظری در این دوره هرگز به‌صورت مجرد مطرح نمی‌شوند، بلکه تمامی مفاهیم بلافاصله به کدهای اجرایی، پروژه‌های عملی و مراحل بعدی مشخص تبدیل می‌گردند تا فرآیند یادگیری کاملاً ملموس و ساختاریافته باشد. این مسیر آموزشی به فراگیران کمک می‌کند تا بدون وابستگی به زیرساخت‌های بیرونی، کنترل کامل پروژه‌های هوش مصنوعی خود را در دست بگیرند و محصولات هوشمند کاملاً مستقل و قدرتمندی را طراحی و اجرا نمایند.
در دوره آموزشی Ollama & Local LLMs: Fine-Tune, Deploy, Build Python AI Apps با نحوه ساخت و توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی محلی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی فرصتی ارزشمند و متمایز را برای علاقه‌مندان به حوزه فناوری فراهم می‌کند تا با ابزارها و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی مدرن به صورت عملی آشنا شوند. برنامه‌ی درسی این دوره به جای تمرکز صرف بر نظریه‌ها و تئوری‌های انتزاعی، بر پایه‌ی سناریوهای واقعی و ساخت پروژه‌های کاربردی طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در طول این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی آماده برای محیط عملیاتی و واقعی را از صفر تا صد و به صورت کامل با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه دهند.
علاوه بر این، دوره یاد شده مهارت‌های مهندسی لازم برای پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوشمند را در اختیار فراگیران قرار می‌دهد تا بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را به داده‌های شخصی، سازمانی یا کاتالوگ‌های بزرگ متصل کنند. این رویکرد عملی موجب می‌شود که شرکت‌کنندگان پس از اتمام دوره، توانایی طراحی، توسعه و عیب‌یابی اپلیکیشن‌های هوشمند را در مقیاس واقعی به دست آورند و آمادگی کامل جهت ورود به بازار کار یا ارتقای پروژه‌های شخصی خود در حوزه فناوری‌های پیشرفته را کسب نمایند. در نهایت، این برنامه آموزشی تمام ابزارهای حیاتی برای مبدل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی توانمند را در اختیار مخاطبان قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Snowflake Cortex AI: Cortex Code (CoCo), Search & Agents با توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز، مدل‌های بزرگ زبانی توانمندی‌های شگفت‌انگیزی از خود نشان داده‌اند، اما بزرگ‌ترین چالش آن‌ها عدم دسترسی مستقیم و به‌روز به اطلاعات خصوصی، سازمانی یا داده‌های اختصاصی هر کسب‌وکار است. این دوره آموزشی دقیقاً بر حل این چالش تمرکز دارد و به مباحث کاربردی مهندسی هوش مصنوعی می‌پردازد. فراگیران در طول این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه دستیارهای هوش مصنوعی مدرنی طراحی کنند که بتوانند با مراجعه به دانش و داده‌های خاص هر مجموعه، پاسخ‌هایی دقیق، مطمئن و کاملاً کاربردی تولید نمایند.
علاوه بر این، دوره حاضر مکانیزم‌های پیچیده و ساختار زیربنایی سیستم‌های پیشرفته‌ای همچون چت‌جی‌پتی (ChatGPT)، کلود (Claude) و جمینای (Gemini) را ابهام‌زدایی می‌کند. فراگیران با مکانیزم داخلی این دستیارهای هوش مصنوعی غول‌پیکر آشنا شده و می‌آموزند که چگونه اطلاعات به صورت هوشمند از میان حجم عظیمی از داده‌ها بازیابی می‌شوند. این دوره راهکاری مستقیم، هوشمندانه و عملی برای تسلط کامل بر فناوری بازیابی هوشمند داده‌ها و ساخت برنامه‌های مقیاس‌پذیر در اختیار مهندسان و علاقه‌مندان قرار می‌دهد تا بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی نسل جدید را طراحی و پیاده‌سازی نمایند.
در دوره آموزشی Vector Databases for Developers: ChromaDB, Pinecone & RAG با توسعه کاربردهای عملی هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

اتوماسیون در گذشته همیشه به معنای انتخاب بین دو حالت افراطی بود: یا استفاده از ابزارهای ساده با قابلیت کشیدن و رها کردن (Drag-and-Drop) که به محض پیچیده شدن منطق کار با محدودیت مواجه می‌شدند، یا نوشتن کد اختصاصی کامل که برای ساخت و نگهداری آن حتماً به یک توسعه‌دهنده نیاز بود. پلتفرم n8n این معادله را به طور کامل تغییر داده است. n8n یک پلتفرم اتوماسیون بصری و مبتنی بر نود (Node) است که مقیاس‌پذیری فوق‌العاده‌ای دارد؛ به طوری که می‌توان از آن هم برای ارسال یک اعلان ساده دو مرحله‌ای در نرم‌افزار اسلک (Slack) استفاده کرد و هم آن را تا سطح ساخت یک ایجنت هوش مصنوعی عملیاتی و پیشرفته توسعه داد—ایجنت هوشمندی که توانایی استدلال، فراخوانی رابط‌های برنامه‌نویسی (API) و انجام اقدامات گوناگون را دارد. علاوه بر این، هر زمان که بوم بصری برنامه پاسخگوی نیازهای پیچیده نباشد، امکان ورود مستقیم به دنیای کدنویسی و نوشتن کد سفارشی وجود دارد.
در طول این دوره، فراگیران پلتفرم n8n را از صفر مطلق (شامل راه‌اندازی با داکر، تنظیمات گواهی امنیتی SSL و سایر زیرساخت‌های لازم) پیکربندی می‌کنند. سپس، گام به گام به ساخت گردش‌های کاری (Workflows) پیچیده‌تر می‌پردازند و نحوه اتصال و یکپارچه‌سازی خدمات ابری آمازون (AWS) و مجموعه ابزارهای گوگل (Google Workspace) را فرامی‌گیرند. در ادامه، تسلط کاملی بر منطق اصلی برنامه‌نویسی، مدیریت خطاهایی که ممکن است در فرایند رخ دهد و بهینه‌سازی جریان داده‌ها پیدا خواهند کرد.
در دوره آموزشی n8n AI Agents Bootcamp: RAG, DevOps, Cloud & SRE Projects با اتوماسیون پیشرفته و ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به عنوان یک مرجع کامل برای درک و پیاده‌سازی مفهوم مشاهده‌پذیری (Observability) و ارزیابی (Evaluations) در دنیای هوش مصنوعی طراحی شده است. مدرس در این دوره، همگام با بررسی مباحث تئوری عمیق، به جنبه‌های کاملاً کاربردی و عملی نیز می‌پردازد. برای پیاده‌سازی سناریوهای پایش و نظارت بر مدل‌ها، از پلتفرم Galileo AI به عنوان ابزار اصلی مدیریت و مانیتورینگ LLMها استفاده شده است. همچنین یادگیرندگان به تمامی منابع آموزشی، کدهای مخزن گیت‌هاب و دفترچه‌های (Notebooks) تمرینی دسترسی کامل خواهند داشت تا بتوانند آموخته‌های خود را به صورت مستقیم اجرا کنند.
واقعیت این است که مدل‌های زبانی بزرگ با وجود قدرت بی‌نظیر، غیرقابل پیش‌بینی هستند؛ آن‌ها ممکن است دچار توهم (Hallucination) شوند، به صورت بی‌صدا و بدون گزارش خطا شکست بخورند و یا در نسخه‌ها و پرامپت‌های مختلف، رفتارهای متفاوتی از خود نشان دهند. تفاوت بسیار بزرگی میانِ صرفاً «ساختن» یک سیستم هوش مصنوعی و «عملیاتی کردن» (Productionalizing) آن در مقیاس صنعتی وجود دارد. این دوره به سوالات حیاتی پاسخ می‌دهد: اگر مدل شروع به تولید محتوای توهین‌آمیز کند چه باید کرد؟ اگر ابزارهای داخلیِ یک عامل هوشمند (Agent) بدون هیچ هشداری از کار بیفتند، چگونه متوجه شویم؟ یا چطور می‌توان افت کیفیت مدل را در طول زمان اندازه‌گیری کرد؟
در دوره آموزشی LLM AI Agent Evaluations and Observability with Galileo AI با مفاهیم و ابزارهای نظارت و تضمین کیفیت سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با اصول و مبانی پایه‌ای و کاربردی مدیریت و اجرای مدل‌های زبانی محلی آشنا می‌شوند. آموزش‌ها از پیکربندی و راه‌اندازی ابزار LangChain و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی سخت‌افزار محلی به کمک نرم‌افزار Ollama آغاز می‌گردد. هدف اصلی این بخش، توانمندسازی توسعه‌دهندگان برای طراحی و پیاده‌سازی گردش‌های کاری مقیاس‌پذیر و آماده ورود به بازار کار است، بدون آن‌که نیازی به استفاده از سرویس‌ها و ای‌پیاآی‌های ابری شرکت‌های ثالث وجود داشته باشد. در طول این مسیر آموزشی، فراگیران تجربه عملی و ارزشمندی در به‌کارگیری معماری‌های گوناگون هوش مصنوعی مولد کسب خواهند کرد. سرفصل‌های این دوره موضوعاتی نظیر اجرای زنجیره‌های موازی، مدیریت حافظه مداوم در چت‌بات‌ها و طراحی ابزارهای اختصاصی برای عامل‌های هوش مصنوعی را به طور کامل پوشش می‌دهند. علاوه بر این، دانشجویان اقدام به ساخت برنامه‌های تعاملی کاربردی می‌کنند؛ از جمله طراحی سامانه‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده (RAG) محلی که همراه با بردارهای جاسازی (Vector Embeddings) و رابط‌های کاربری سفارشی در محیط Streamlit پیاده‌سازی می‌شوند. همچنین، جدیدترین تکنیک‌های سازمان‌دهی و هدایت در ابزار LangChain به فراگیران آموزش داده خواهد شد.
یکی دیگر از محورهای اصلی و کلیدی این دوره، عبور از مراحل اولیه توسعه و ورود به ارزیابی و تست دقیق پروژه‌ها است. با بهره‌گیری از ابزارهای پیشرفته‌ای مانند LangSmith و همچنین معیارهای سنجش عملکرد در چارچوب RAGAs، فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه رفتار عامل‌های هوش مصنوعی را به صورت سیستماتیک و دقیق ارزیابی کنند، دقت سامانه‌های بازیابی اطلاعات را اندازه‌گیری نمایند و میزان صحت پاسخ‌های تولیدشده را بسنجند. در پایان این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان به دانش فنی و مهارت‌های لازم برای ساخت، تنظیم دقیق، بهینه‌سازی و ارزیابی چت‌بات‌های قدرتمند و عامل‌های خودکار هوش مصنوعی متکی بر زیرساخت‌های محلی و کاملاً ایمن دست خواهند یافت.
در دوره آموزشی LangChain for Beginners : Building AI Agents, RAG & ChatBots با توسعه و ارزیابی برنامه‌ها و چت‌بات‌های هوش مصنوعی محلی آشنا خواهید شد.

بسیاری از افراد هنگام کار با سیستم‌های هوش مصنوعی این پرسش را مطرح می‌کنند که چرا برخی از این ابزارها با محدودیت روبه‌رو هستند و پاسخ‌هایی کلی، نامرتبط یا دور از انتظار ارائه می‌دهند. علت اصلی این موضوع به نحوه آموزش مدل‌های زبانی بازمی‌گردد؛ چرا که عملکرد آن‌ها به‌طور کامل به داده‌هایی وابسته است که در طول فرآیند آموزش در اختیارشان قرار گرفته است. اگرچه حجم این داده‌ها بسیار فراوان و گسترده است، اما همچنان تمامی اطلاعات موجود در جهان را پوشش نمی‌دهد.
مکانیسم عمل این فناوری به این صورت است که سیستم به جای اتکای صرف به حافظه قبلی خود، اطلاعات دقیق و مرتبط را از یک پایگاه داده خارجی یا اسناد مشخص جستجو و استخراج می‌کند. ساختار کارکردی RAG در دو مرحله اصلی خلاصه می‌شود: در گام اول، سیستم بر اساس پرسش مطرح شده، مرتبط‌ترین بخش‌های اطلاعاتی را پیدا می‌کند که این مرحله «بازبازی» نامیده می‌شود. در گام دوم، مدل زبانی با بهره‌گیری از داده‌های به دست آمده، پاسخی دقیق و متناسب تولید می‌نماید که به آن «تولید» می‌گویند. به همین علت، این روش تحت عنوان تولید افزایش‌یافته با بازبازی اطلاعات نام‌گذاری شده است. این روند به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا همواره پاسخ‌هایی به‌روز، قابل اطمینان و مبتنی بر واقعیت ارائه دهند.
در دوره آموزشی AI Engineering: Retrieval Augmented Generation (RAG) for LLMs با مفهوم و کارکرد تکنولوژی RAG در هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.