1. صفحه اصلی
  2. »
  3. آموزش
  4. »
  5. آموزش تصویری
  6. »
  7. Udemy – Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems 2026-5
Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems

Udemy – Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems 2026-5

توضیحات

Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems دوره آموزشی ساخت راهکارهای هوش مصنوعی آماده‌ی تولید را با استفاده از مدل‌های open-weight و تجاری Mistral می باشد که توسط آکادمی آنلاین یودمی منتشر شده است. این دوره ملاحظات راهبردی و فنی به‌کارگیری Mistral AI در محیط‌های سازمانی را پوشش می‌دهد، از جمله حاکمیت داده، GDPR، انطباق با EU AI Act، انتخاب مدل، یکپارچه‌سازی API، استقرار محلی، مدیریت هزینه و معماری‌های مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی. فراگیران سیستم‌های پیشرفته‌ی Retrieval-Augmented Generation (RAG) می‌سازند که اسناد کسب‌وکار را پردازش می‌کنند، از embedding ها و پایگاه‌های داده برداری استفاده می‌کنند و پاسخ‌هایی مستند بر منابع و ارجاعات قابل‌راستی‌آزمایی تولید می‌کنند. دوره با واقعیت‌های سازمانی‌ای آغاز می‌شود که Mistral را متمایز می‌کنند: حاکمیت داده، GDPR و انطباق با EU AI Act، و اینکه مدل‌های open-weight چگونه امکانات را برای سازمان‌هایی که نمی‌توانند داده‌ی حساس را به API های شخص ثالث بفرستند تغییر می‌دهند.

یاد می‌گیرید چگونه بین مدل‌های open-weight و تجاری Mistral بر اساس محدودیت‌های واقعی مانند هزینه، تأخیر و محیط استقرار انتخاب کنید و چگونه آن‌ها را از طریق API یکپارچه کنید یا در صورت نیاز به انطباق، به‌صورت محلی اجرا کنید. با این پایه، دوره به سمت ساخت یک سیستم کامل RAG از صفر می‌رود — دریافت اسناد کسب‌وکار مانند PDF و فایل‌های Word، تولید embedding، ذخیره‌ی آن‌ها در یک پایگاه داده برداری و بازیابی زمینه‌ی درست تا پاسخ‌ها بر پایه‌ی منابع واقعی با ارجاعات قابل‌راستی‌آزمایی باقی بمانند، نه محتوای توهمی. سپس دوره به سمت ایجنت‌های تحقیقاتی خودمختار گسترش می‌یابد که فراتر از بازیابی ساده می‌روند: تجزیه‌ی پرسش‌های پیچیده به مراحل کوچک‌تر، جستجو در وب برای اطلاعات به‌روز و مونتاژ نتایج به گزارش‌های راهبردی حرفه‌ای و ساختاریافته، نه تخلیه‌ی خام متن. در سراسر دوره، تمرکز بر آماده‌بودن برای تولید باقی می‌ماند — مدیریت هزینه و معماری مقیاس‌پذیر به‌عنوان دغدغه‌های درجه‌یک در نظر گرفته می‌شوند، نه فکر بعدی. در پایان، قادر خواهید بود راهکارهای Mistral AI در سطح سازمانی طراحی و مستقر کنید که در برابر نیازهای واقعی انطباق و عملیاتی دوام می‌آورند.

آنچه در دوره Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems یاد خواهید گرفت:

  • طراحی و استقرار راهکارهای هوش مصنوعی در سطح سازمانی با استفاده از مدل‌های open-weight میسترال، ضمن اطمینان از انطباق کامل با چارچوب‌های GDPR و EU AI Act
  • ساخت یک سیستم کامل RAG که فایل‌های PDF و Word را دریافت می‌کند تا پرسش‌وپاسخ بدون توهم با ارجاعات قابل‌راستی‌آزمایی ارائه دهد
  • توسعه‌ی ایجنت‌های تحقیقاتی خودمختار که می‌توانند پرسش‌های پیچیده را تجزیه کنند، در وب جستجو کنند و گزارش‌های راهبردی حرفه‌ای و ساختاریافته تولید کنند
  • و …

مشخصات دوره

ناشر: یودمی
مدرس: Skool of AI و Meta Brains
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: مقدماتی تا پیشرفته
تعداد دروس: 54
مدت زمان آموزش: 4 ساعت و 48 دقیقه

سرفصل های دوره

Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems

پیش نیازهای دوره Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems

Basic proficiency in Python or JavaScript for API integrations.
A Mistral AI API key (Le Plateforme) or an environment to run open-weight models.
Familiarity with general AI concepts like prompts and tokens.
No advanced DevOps experience required; we cover the deployment basics!

تصاویر دوره

Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems

فیلم معرفی دوره Mistral AI Masterclass: Enterprise LLMs & RAG Systems

راهنمای نصب

پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.

زیرنویس: ندارد

کیفیت: 1080p

لینک دانلود

دانلود بخش 1 – 1 گیگابایت

دانلود بخش 2 – 1 گیگابایت

دانلود بخش 3 – 496 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir

حجم فایل

2.4 گیگابایت

 

 

رتبه دهید

محاسبه حجم دانلود برای ایرانسل به‌صورت تمام‌بها است.

Download Faster Without Limitation

The data center of free servers has applied a non-Iranian IP restriction on some servers
There is no limitation for VIP servers

برچسب ها:

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

این قسمت نباید خالی باشد
این قسمت نباید خالی باشد
لطفاً یک نشانی ایمیل معتبر بنویسید.
فقط دیدگاه‌هایی که جنبه‌ی استفاده‌ی عمومی دارد، نمایش داده می‌شود؛ درصورت تمایل به دریافت نتیجه‌ی رسیدگیِ دیدگاه خود، ایمیل معتبر وارد کنید.

فهرست