Udemy – Master Advanced Agentic AI + LangGraph + RAG+Memory -JAN’26 2025-11

در تاریخ: 1404/12/05 2:33:14

در: آموزش تصویری،فناوری اطلاعات و نرم افزار

توضیحات

دوره Master Advanced Agentic AI + LangGraph + RAG+Memory -JAN’26. این دوره آموزشی که در ژانویه سال ۲۰۲۶ با جدیدترین نسخه‌های Langchain و LangGraph به‌روزرسانی شده است، به عنوان تنها مرجع تخصصی در پلتفرم Udemy شناخته می‌شود که عوامل هوشمند ساده را به سیستم‌های در سطح سازمانی تبدیل می‌کند. امروزه تقاضا برای مهارت‌هایی نظیر کار با سیستم‌های Multi-Agent و پیاده‌سازی RAG (تولید با بازیابی بهبودیافته) به شدت در حال افزایش است و شرکت‌های بزرگ فناوری برای نقش‌های ارشد مهندسی هوش مصنوعی و تضمین کیفیت (QA)، به دنبال متخصصانی با این توانمندی‌ها هستند. در این مسیر آموزشی، مفاهیم از سطح پایه فراتر رفته و بر معماری‌های پیچیده تمرکز می‌شود تا عوامل هوشمند نه تنها دستورات را اجرا کنند، بلکه دارای حافظه باشند و از تعاملات قبلی خود درس بگیرند. یکی از ویژگی‌های متمایز این دوره، رویکرد تکاملی آن است؛ به این صورت که کدهای نوشته شده با Python معمولی به تدریج به فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر LangGraph منتقل می‌شوند. این کار باعث می‌شود دانشجو تفاوت عملکرد و مقیاس‌پذیری را به وضوح درک کند. همچنین، مباحث مربوط به بهینه‌سازی هزینه‌ها و مدیریت زمینار (Context) به طور کامل پوشش داده شده است تا سیستم‌های ساخته شده در محیط‌های واقعی عملیاتی باشند. با استفاده از این آموزش، مهندسان می‌توانند سیستم‌هایی بسازند که به جای استفاده از دانش عمومی اینترنت، از داده‌های اختصاصی شرکت با استفاده از پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases) استفاده کنند. این دوره شامل پروژه‌های عملی متعددی است که مستقیماً با ابزارهای واقعی مانند Jira و Slack ادغام می‌شوند و دانشجو را برای مصاحبه‌های شغلی سطح بالا آماده می‌کند.

آنچه فرا خواهید گرفت

تسلط بر فریم‌ورک‌های مدرن: یادگیری تخصصی Langchain و LangGraph برای ساخت عوامل هوشمند در سطح تولید.
پیاده‌سازی RAG: استفاده از پایگاه داده‌های برداری مانند ChromaDB برای بازیابی دانش اختصاصی شرکت و جلوگیری از پاسخ‌های عمومی.
سیستم‌های چند عاملی (Multi-Agent): طراحی و اجرای الگوهای نظارتی که در آن چندین عامل متخصص برای حل وظایف پیچیده با هم همکاری می‌کنند.
مدیریت حافظه و متن: افزودن حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت به عوامل هوشمند تا الگوهای رفتاری را به خاطر بسپارند.
اتوماسیون گردش کار: ادغام هوش مصنوعی با ابزارهای دنیای واقعی مانند TestRail ،Jira و Slack برای خودکارسازی فرآیندها.
گردش کار با حضور انسان: پیاده‌سازی گره‌های تایید انسانی (Human-in-the-Loop) برای نظارت بر اقدامات حساس سیستم.
بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری: یادگیری الگوهای آماده تولید و بهترین روش‌ها برای کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت سیستم.

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان تضمین کیفیت (QA): افرادی که می‌خواهند مهارت‌های خود را به سطح سیستم‌های هوشمند آماده تولید ارتقا دهند.
مهندسان ارشد تست اتوماسیون: کسانی که به دنبال ادغام هوش مصنوعی در گردش کارهای آزمون سازمانی هستند.
توسعه‌دهندگان Python: برنامه‌نویسانی که در حال ساخت اپلیکیشن‌های قدرت گرفته از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هستند.
رهبران فنی (Tech Leads): افرادی که وظیفه ارزیابی و انتخاب فریم‌ورک‌های Langchain و LangGraph را برای تیم خود دارند.
مهندسان هوش مصنوعی: متخصصانی که بر روی سیستم‌های عامل‌محور برای تضمین کیفیت نرم‌افزار تمرکز کرده‌اند.