اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت و توسعه برنامههای کاربردی با LangChain برای مدلهای زبانی بزرگ
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت و توسعه برنامههای کاربردی با LangChain برای مدلهای زبانی بزرگ
موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرمافزار
موضوع میانی: توسعه برنامههای کاربردی مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
- 2. اصول برنامهنویسی با مدلهای زبانی بزرگ
- 3. معرفی LangChain: چارچوبی برای ساخت برنامههای LLM
- 4. نصب و پیکربندی LangChain
- 5. کار با مدلهای زبانی در LangChain
- 6. مدیریت اعلانها (Prompts) در LangChain
- 7. الگوهای اعلان و تکنیکهای پیشرفته
- 8. زنجیرهها (Chains): ترکیب مدلهای زبانی
- 9. انواع زنجیرهها در LangChain
- 10. زنجیرههای ساده و زنجیرههای سفارشی
- 11. کار با ورودیها و خروجیهای زنجیره
- 12. مدلهای زبانی و ابزارهای جانبی
- 13. مفهوم ابزارها (Tools) در LangChain
- 14. اتصال LLMها به ابزارهای خارجی
- 15. جستجوی وب با استفاده از ابزارها
- 16. ماشینحساب و ابزارهای عملیاتی
- 17. مدیریت حافظه در LangChain
- 18. انواع حافظه برای حفظ زمینه مکالمه
- 19. حافظه کوتاهمدت و بلندمدت
- 20. پیادهسازی حافظه در زنجیرهها
- 21. کار با شاخصها (Indexes) و پایگاههای دانش
- 22. مفهوم شاخصها برای سازماندهی داده
- 23. ذخیرهسازی و بازیابی اطلاعات
- 24. استفاده از پایگاههای داده برداری (Vector Databases)
- 25. اتصال LangChain به پایگاههای داده برداری
- 26. پرسوجو از دادههای خارجی با LLMها
- 27. ساخت رباتهای پرسش و پاسخ
- 28. کار با اسناد و فایلها در LangChain
- 29. بارگذاری و پردازش انواع فایلها
- 30. تقسیمبندی متن (Text Splitting)
- 31. ایجاد و مدیریت Embeddingها
- 32. جستجوی معنایی در اسناد
- 33. ساخت برنامههای کاربردی پیچیده با LangChain
- 34. مدیریت جریان کار (Agent)
- 35. مفهوم عاملها و تصمیمگیری خودکار
- 36. انواع عاملها در LangChain
- 37. پیادهسازی عاملهای مبتنی بر ابزار
- 38. استفاده از ابزارهای تخصصی در عاملها
- 39. طراحی عاملهای هوشمند برای وظایف مختلف
- 40. ارزیابی عملکرد عاملها
- 41. کار با LLMهای سفارشی
- 42. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 43. استفاده از مدلهای زبانی تخصصی
- 44. ادغام مدلهای زبانی چندوجهی
- 45. امنیت و حریم خصوصی در برنامههای LLM
- 46. مدیریت دادههای حساس
- 47. پیشگیری از سوءاستفاده از LLMها
- 48. ملاحظات اخلاقی در توسعه برنامههای LLM
- 49. کاربرد LangChain در صنایع مختلف
- 50. ساخت دستیارهای مجازی هوشمند
- 51. توسعه سیستمهای توصیهگر
- 52. پردازش خودکار اسناد و گزارشها
- 53. تولید محتوای خلاقانه
- 54. ساخت ابزارهای آموزشی مبتنی بر LLM
- 55. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب رسمی)
- 56. کاربرد در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
- 57. بهینهسازی عملکرد برنامههای LLM
- 58. تکنیکهای Prompt Engineering پیشرفته
- 59. استفاده از Chain-of-Thought Prompting
- 60. Self-Consistency در Prompting
- 61. Few-shot Learning با LangChain
- 62. کار با Embeddings پیشرفته
- 63. Fine-tuning مدلهای زبانی برای وظایف خاص
- 64. استفاده از تکنیکهای Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- 65. بهینهسازی پایگاههای داده برداری
- 66. مدیریت هزینههای اجرای برنامههای LLM
- 67. مقایسه LangChain با چارچوبهای مشابه
- 68. معماریهای جدید در توسعه برنامههای LLM
- 69. مباحث پیشرفته در Agent Frameworks
- 70. کار با LangGraph برای گرافهای پیچیده
- 71. ساخت سیستمهای چند عاملی
- 72. توسعه برنامههای LLM مقیاسپذیر
- 73. پایش و مدیریت برنامههای LLM در محیط عملیاتی
- 74. استفاده از LangChain برای توسعه بازیهای مبتنی بر LLM
- 75. کاربرد در ترجمه ماشینی پیشرفته
- 76. توسعه ابزارهای تحلیل احساسات
- 77. ساخت سیستمهای خلاصهسازی پیشرفته
- 78. استفاده از LangChain در تحقیق و توسعه
- 79. آموزش و توسعه منابع انسانی با LLM
- 80. کاربرد در مدیریت دانش سازمانی
- 81. ساخت داشبوردهای هوشمند با LLM
- 82. توسعه ابزارهای برنامهریزی و زمانبندی
- 83. کاربرد در بهینهسازی فرآیندهای کسبوکار
- 84. توسعه سیستمهای پشتیبانی مشتری هوشمند
- 85. ساخت ابزارهای تحلیل دادههای پیچیده
- 86. کاربرد در حوزه حقوقی (با رعایت چارچوب رسمی)
- 87. توسعه ابزارهای آموزش زبان با LLM
- 88. ساخت سیستمهای تشخیص الگوهای پیچیده
- 89. کاربرد در بهینهسازی مصرف انرژی
- 90. توسعه ابزارهای پیشبینی و تحلیل روندها
- 91. ساخت سیستمهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مبتنی بر LLM
- 92. کاربرد در حوزه کشاورزی (با رعایت چارچوب رسمی)
- 93. توسعه ابزارهای نظارت و پایش
- 94. ساخت سیستمهای مدیریت بحران با LLM
- 95. کاربرد در حوزه حملونقل و لجستیک
- 96. توسعه ابزارهای طراحی و مهندسی
- 97. ساخت سیستمهای هوشمند برای شهرها
- 98. کاربرد در حوزه گردشگری و هتلداری
- 99. توسعه ابزارهای تحلیل بازار
- 100. ساخت سیستمهای یادگیری مادامالعمر
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.