Udemy – Master Generative AI: Professional level LLM Application Dev 2025-1

در تاریخ: 1403/11/08 1:55:46

توضیحات

دوره Master Generative AI: Professional level LLM Application Dev. این دوره جامع برای توسعه‌دهندگان پیشرفته، دانشمندان داده، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و رهبران فناوری طراحی شده است و به شما کمک می‌کند تا در هنر ساخت اپلیکیشن‌های حرفه‌ای هوش مصنوعی مولد تسلط پیدا کنید. این برنامه تمام آنچه شما نیاز دارید را در مورد استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای ایجاد راه‌حل‌های قدرتمند، مقیاس‌پذیر و آماده‌ی تولید مبتنی بر هوش مصنوعی پوشش می‌دهد. صرف نظر از اینکه به دنبال ارتقای مهارت‌های خود هستید یا می‌خواهید اپلیکیشن‌های نوآورانه بسازید، این دوره دروازه‌ای به موفقیت شما در آینده‌ی محور هوش مصنوعی است.

آنچه که در دوره فرا خواهید گرفت

بنیادهای هوش مصنوعی مولد: درک مفاهیم، معماری‌ها و گردش کارهای اصلی درگیر در ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد.
کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): بررسی LLM‌های پیشرو مانند GPT-4، Llama و موارد دیگر، و یادگیری نحوه ادغام آن‌ها در اپلیکیشن‌های دنیای واقعی.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG): یادگیری مفاهیم، اجزا و تکنیک‌های پیاده‌سازی RAG برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد.
تسلط بر LangChain: کسب تجربه عملی با LangChain، از جمله الگوهای پرس‌و‌جو، زنجیره‌ها، مدیریت حافظه و قابلیت‌های پیشرفته RAG.
پلتفرم‌های هوش مصنوعی ابری: کار با ابزارهایی مانند AWS Bedrock، Google Vertex AI و سایر پلتفرم‌ها برای تنظیم دقیق و استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی.
توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی: ساخت اپلیکیشن‌های حرفه‌ای مانند چت‌بات‌ها، ابزارهای تحلیل احساسات و سیستم‌های دانش با استفاده از فریمورک‌های پیشرفته.
اپلیکیشن‌های چندوجهی هوش مصنوعی: یادگیری نحوه پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی که چندین نوع داده از جمله متن، تصویر و داده‌های ساخت‌یافته را ادغام می‌کنند.
LLMOps و استقرار: درک LLMOps، تکنیک‌های بهینه‌سازی و استراتژی‌های استقرار برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و آماده‌ی تولید.

این دوره مناسب افرادیست که:

علاقه‌مندان و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی: کسانی که می‌خواهند درک خود را از هوش مصنوعی مولد عمیق‌تر کنند و یاد بگیرند چگونه با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اپلیکیشن‌های حرفه‌ای بسازند.
مهندسان یادگیری ماشین: متخصصانی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه‌های RAG، LangChain و LLMOps هستند.
دانشمندان داده: افرادی که هدفشان استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای حل مشکلات پیچیده مرتبط با داده‌ها، از جمله ساخت سیستم‌های هوشمند و اتوماسیون است.
مهندسان ابری: توسعه‌دهندگان و مهندسانی که به استفاده از پلتفرم‌های ابری مانند AWS و Google Cloud برای استقرار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی و تنظیم دقیق LLM علاقه‌مند هستند.
توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: کسانی که به گسترش تخصص خود برای شامل کردن ادغام مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی در محصولات نرم‌افزاری علاقه‌مند هستند.
کارآفرینان و نوآوران فناوری: افرادی که به دنبال ایجاد راه‌حل‌ها و محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که بتوانند صنایع را متحول کنند یا مشکلات دنیای واقعی را حل کنند.
دانشجویان و پژوهشگران: کسانی که به دنبال تجربه عملی با فناوری‌ها و فریمورک‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای دنبال کردن حرفه یا مطالعات بیشتر در زمینه هوش مصنوعی هستند.
هرکسی که به آینده‌نگری مهارت‌ها علاقه‌مند است: افرادی که مشتاق هستند در زمینه‌های رو به رشد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرو باشند.

مشخصات دوره Master Generative AI: Professional level LLM Application Dev

ناشر: Udemy
مدرس: Boktiar Ahmed Bappy
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 16 ساعت و 55 دقیقه
تعداد دروس: 72

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Master Generative AI: Professional level LLM Application Dev

Basic Programming Knowledge: Familiarity with programming languages like Python is essential for implementing Generative AI applications.
Understanding of AI/ML Basics: A foundational understanding of artificial intelligence and machine learning concepts will be helpful.
Experience with APIs: Basic experience working with APIs will assist in integrating Large Language Models and other tools.
Familiarity with Cloud Platforms: Some prior exposure to cloud platforms like AWS, Google Cloud, or Azure is beneficial but not mandatory.
Basic Understanding of Data Structures: Knowledge of data organization concepts will help in managing AI workflows effectively.
Command Line Tools: Basic knowledge of using the command line for setup and troubleshooting is recommended.
Eagerness to Learn: A curious mindset and willingness to explore complex systems and workflows are critical for success.
Reliable Internet Connection: Access to a stable internet connection for cloud platform access and hands-on exercises.