پی سی دانلود - vector-search

این دوره آموزشی به عنوان یک راهنمای کامل و پروژه‌محور طراحی شده است تا شرکت‌کنندگان را با دنیای پیشرفته خودکارسازی (Automation) و عامل‌های هوشمند (AI Agents) آشنا کند. در طول این مسیر آموزشی، یادگیرندگان با تکنیک‌های عملی برای خودکارسازی وظایف تکراری و خسته‌کننده با استفاده از قدرت هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. هدف اصلی این دوره، ایجاد توانمندی در افراد برای ساخت انواع مختلفی از عامل‌های هوش مصنوعی است که می‌توانند به صورت مستقل یا نیمه‌مستقل وظایف پیچیده را مدیریت کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته این برنامه آموزشی، تمرکز بر مفاهیم فنی و مدرنی نظیر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol - MCP) است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه مدل‌های هوش مصنوعی خود را به پایگاه‌های داده متصل کنند تا امکان ذخیره‌سازی دانش به صورت بلندمدت فراهم شود. این ترکیبِ هوشمندانه میان خودکارسازی و ساخت عامل‌ها، فرصتی استثنایی را برای تمرین مهارت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد و هم‌زمان دانش فنی افراد را در زمینه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به شکل قابل توجهی ارتقا می‌دهد.
در دوره آموزشی AI Automation Workflow, AI Voice Agent, Vector Database, MCP با مفاهیم و ابزارهای پیشرفته خودکارسازی فرآیندها و مدیریت عامل‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

این دوره فنی برای متخصصان داده طراحی شده است و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان راه‌حل‌های جستجوی پیچیده‌ای را طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کرد که گراف‌های دانش، هوش مصنوعی و فناوری‌های جستجوی سنتی را با هم ترکیب می‌کنند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه تصمیمات معماری اتخاذ کنند، اقدامات امنیتی را پیاده‌سازی کنند و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مؤثری را برای سیستم‌های جستجو در مقیاس سازمانی تعیین کنند. در طول دوره، مربی، اشلی فیت، بر پیاده‌سازی عملی، ملاحظات امنیتی و بهینه‌سازی عملکرد تأکید می‌کند و تجربه عملی با معماری‌های جستجوی مدرن را فراهم می‌آورد. هوش مصنوعی مولد یک مزیت برای فناوری‌های جستجوی سنتی است، به خصوص زمانی که قدرت آن را به صورت ترکیبی به کار ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از این ترکیب قدرتمند، سیستم‌های جستجوی هوشمندانه‌تر و کارآمدتری بسازید که می‌توانند نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهند. مباحث مطرح شده شامل انتخاب ابزارها و فناوری‌های مناسب، طراحی ساختارهای داده برای گراف‌های دانش، ادغام مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای درک بهتر پرس‌وجوها و تولید پاسخ‌های دقیق، و همچنین روش‌های ارزیابی عملکرد و امنیت سیستم‌های جستجو می‌باشد. این رویکرد جامع به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای ساخت نسل بعدی سیستم‌های جستجو را کسب کنند.
در دوره آموزشی Semantic Search and Information Retrieval using GenAI با طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته آشنا خواهید شد.