در این دوره جامع Udemy، شما گام‌به‌گام مهارت‌های کلیدی مهندسی هوش مصنوعی و LLM را با تمرکز بر Generative AI و RAG فرا خواهید گرفت. از مبانی نظری تا پیاده‌سازی عملی، این راهنما شما را در مسیر تبدیل شدن به یک مهندس ماهر GenAI هدایت می‌کند و ابزارها و نرم‌افزارهای متن‌باز را به‌صورت رایگان در اختیار شما قرار می‌دهد.

این دوره مناسب علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، دانشجویان کامپیوتر، توسعه‌دهندگان و مهندسینی است که می‌خواهند در تکنولوژی‌های زبان طبیعی و تولید محتوا با مدل‌های بزرگ زبان (LLM) تسلط پیدا کنند. مدرس دوره با تجربه چند ساله در پروژه‌های صنعتی، شما را با چالش‌ها و راه‌حل‌های واقعی آشنا می‌کند.

• سرفصل‌های بروز تا سال ۲۰۲۵
• مثال‌های کاربردی در صنایع مختلف
• ارائه کدهای آماده و محیط‌های اجرا
• دسترسی به نرم‌افزارها و افزونه‌های رایگان

• مبانی نظری یادگیری ماشین و رگرسیون تا شبکه‌های عصبی پیچیده
• آشنایی با معماری‌های مدرن LLM مانند GPT، BERT و T5
• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای بهینه‌سازی خروجی مدل‌ها
• کار با APIهای OpenAI، Hugging Face و ساخت ابزارهای شخصی
• معرفی RAG و نحوه ادغام موتورهای جستجو با تولید محتوا
• جمع‌آوری، پاکسازی و پردازش داده‌های متنی بزرگ
• پیاده‌سازی پایپلاین‌های RAG با Qdrant، FAISS و Elasticsearch
• تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌ها روی دیتاهای اختصاصی
• استفاده از فریم‌ورک‌های TensorFlow و PyTorch برای ساخت و آموزش مدل
• شیوه‌های استقرار مدل روی سرور و خدمات ابری

• افزایش چشمگیر بازار کار و فرصت‌های شغلی در حوزه AI
• ایجاد نمونه‌کار اختصاصی و قابل ارائه به کارفرمایان
• دسترسی به منابع و نرم‌افزارهای رایگان مخصوص پروژه‌های عملی
• گواهی پایان دوره Udemy برای تأیید مهارت‌های شما
• عضویت در گروه پشتیبانی و پرسش‌وپاسخ با مدرس
• بروزرسانی مادام‌العمر در صورت انتشار نسخه‌های جدید دوره

• آشنایی پایه با زبان برنامه‌نویسی Python
• درک کلی از مفاهیم یادگیری ماشین و آمار مقدماتی
• نصب و راه‌اندازی محیط‌های مجازی مانند Conda یا venv
• آشنایی اولیه با خط فرمان لینوکس یا Windows PowerShell
• فضای ذخیره‌سازی حداقل ۱۰ گیگابایت و ۸ گیگابایت رم توصیه می‌شود

• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و LLM
• کار با داده‌های متنی: جمع‌آوری، پاکسازی و پیش‌پردازش
• آموزش مقدماتی شبکه‌های عصبی و معماری‌های Transformer
• مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی پاسخ‌ها
• معرفی و راه‌اندازی RAG
• ساخت پایپلاین RAG با FAISS و Qdrant
• تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌داده شده
• پیاده‌سازی چت‌بات هوشمند و سامانه‌های پاسخگویی
• استقرار مدل در سرور و خدمات ابری (AWS, GCP, Azure)
• ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تولید محتوا
• پروژه نهایی: طراحی یک سامانه کامل سوال‌وپاسخ با RAG

در هر ماژول، مثال‌های گام‌به‌گام با کد کامل ارائه شده است. برخی از پروژه‌های شاخص:

• ساخت یک چت‌بات فروشگاهی با توانایی پاسخ‌دهی به پرسش‌های کاربران
• طراحی سامانه خلاصه‌سازی خودکار مقالات علمی
• ایجاد سرویس توصیه‌گر محتوا با استفاده از RAG
• پیاده‌سازی Search Engine شخصی برای مستندات داخلی سازمان

کد تمامی پروژه‌ها همراه با توضیحات و لینک به مخازن GitHub در اختیار شما قرار می‌گیرد.

این دوره نه تنها بر یادگیری نظری متمرکز است، بلکه تاکید ویژه‌ای بر تجربه عملی دارد. شما از نرم‌افزارها و ابزارهای رایگان و متن‌باز استفاده می‌کنید و همه‌چیز از صفر تا صد شرح داده می‌شود. همچنین با توجه به بازار رو به رشد هوش مصنوعی مولد، این مهارت‌ها به شما کمک می‌کند تا در پروژه‌های بزرگ و صنعتی بدرخشید.

همراه با دانلود رایگان نرم‌افزارهای لازم، شما برای ورود به دنیای مهندسی پیشرفته GenAI و RAG به‌خوبی آماده خواهید بود.