آموزش جامع آمادگی آزمون CATCertified Practitioner - آخرین آپدیت

دانلود Ultimate CATCertified Practitioner Exam Prep

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تسلط بر CATCertified Practitioner و پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی یادگیری ساخت عامل‌های هوشمند (AI Agents) و اپلیکیشن‌های تولیدی (Generative AI) آماده برای محیط عملیاتی از صفر تسلط بر پایتون، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، عامل‌های هوشمند، RAG، پایگاه‌های داده برداری، LangChain و LangGraph از طریق پروژه‌های واقعی ساخت عامل‌های هوشمند، اپلیکیشن‌های LLM، سیستم‌های RAG و راهکارهای Full-Stack هوش مصنوعی با پایتون یادگیری مهندسی هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) با پایتون، LangChain، LangGraph، MCP و فریم‌ورک‌های مدرن AI پیش نیازها: بدون نیاز به هیچ‌گونه تجربه قبلی

مهارت‌های هوش مصنوعی خود را با تسلط بر CATCertified Practitioner از طریق پروژه‌های عملی و واقعی به سطح بعدی ببرید. این دوره جامع برای مبتدیان، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، متخصصان IT، دانشجویان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است که می‌خواهند اپلیکیشن‌های هوشمند و خودمختار AI را با استفاده از پایتون و جدیدترین فناوری‌های AI بسازند.

شما با یادگیری مبانی برنامه‌نویسی پایتون، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مهندسی پرامپت، Embeddingها و هوش مصنوعی تولیدی شروع خواهید کرد. با رشد دانش خود، مفاهیم Agentic AI شامل عامل‌های هوشمند، برنامه‌ریزی، استدلال، حافظه، فراخوانی ابزارها (Tool Calling)، اتوماسیون گردش کار و همکاری چند-عاملی را بررسی خواهید کرد. شما درک خواهید کرد که عامل‌های مدرن AI چگونه فکر می‌کنند، تصمیم می‌گیرند، اطلاعات را بازیابی می‌کنند و وظایف پیچیده را به صورت خودمختار انجام می‌دهند.

در طول این دوره، تجربه عملی با ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرو صنعت از جمله OpenAI APIs، LangChain، LangGraph، CrewAI، AutoGen، Hugging Face، Ollama، تولید تقویت شده بازیابی (RAG)، پروتکل مدل کانتکست (MCP)، پایگاه‌های داده برداری، FastAPI، Streamlit، Docker، Git و استقرار ابری به دست خواهید آورد. شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های AI را با APIهای خارجی، پایگاه‌های داده، سیستم‌های سازمانی و اپلیکیشن‌های وب مدرن ادغام کنید تا راهکارهای AI مقیاس‌پذیر و آماده تولید بسازید.

این دوره بر یادگیری پروژه-محور متمرکز است. شما طیف گسترده‌ای از اپلیکیشن‌های واقعی را خواهید ساخت، از جمله چت‌بات‌های AI، دستیارهای مجازی هوشمند، سیستم‌های پرسش و پاسخ اسناد، اپلیکیشن‌های جستجوی مبتنی بر AI، دستیاران کدنویسی، ابزارهای اتوماسیون گردش کار، بات‌های پشتیبانی مشتری، دستیاران تحقیق، پلتفرم‌های تولید محتوا، سیستم‌های چند-عاملی و اپلیکیشن‌های تجاری AI جامع. هر پروژه با دقت طراحی شده تا مهارت‌های توسعه عملی شما را تقویت کرده و به شما در ساخت یک پورتفولیوی حرفه‌ای کمک کند.

همچنین بهترین روش‌های صنعتی برای مهندسی AI، از جمله بهینه‌سازی پرامپت، خروجی‌های ساختاریافته، ارزیابی مدل، امنیت AI، تست، استقرار، مانیتورینگ، بهینه‌سازی عملکرد و توسعه مقرون‌به‌صرفه اپلیکیشن‌های AI را خواهید آموخت. این مهارت‌ها شما را برای ایجاد سیستم‌های AI قابل اعتماد، امن و مقیاس‌پذیر برای استفاده در دنیای واقعی آماده می‌کند.

در پایان این دوره، شما اعتماد به نفس و تخصص لازم برای طراحی، توسعه، استقرار و نگهداری اپلیکیشن‌های هوشمند Agentic AI و Generative AI را خواهید داشت. چه به دنبال شروع مسیر شغلی در AI باشید، چه بخواهید مهارت‌های توسعه نرم‌افزار خود را ارتقا دهید، محصولات نوآورانه AI بسازید، گردش کارهای تجاری را خودکار کنید یا یک پورتفولیوی قوی از پروژه‌های AI ایجاد کنید، این دوره هر آنچه را که برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده موفق AI نیاز دارید، فراهم می‌کند.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

مبانی CAT Basics of CAT

  • ایجاد واکنش کلاستر Cluster Reaction Creation

  • سرویس‌های مدیریت منابع سفارشی Custom Resource management services

  • فایل‌های Docker GTS Docker GTS files

  • رایانش ابری الاستیک Elastic Cloud Computing

  • اصطلاحات الاستیک سرچ Elastic Search Terminology

  • انتخاب فیلد Field selection

  • یکپارچه‌سازی با RDS Integrate with RDS

  • راه‌اندازی نمونه محلی EC2 Local EC2 Instance Setup

  • نمونه‌های سرور API متریک Metric API Server Instances

  • ای‌پی‌آی‌های Spring Boot Spring boot APIs

  • پیکربندی Test Container Test Container Configuration

پایه و اساس CAT CAT Foundation

  • پیکربندی APIهای کلاستر Config Cluster APIs

  • ایجاد AMI در AWS Creating AMI in AWS

  • استقرار در کلاسترها Deployment in Clusters

  • فیلترهای توکن الاستیک Elastic Token Filters

  • مقادیر موقعیت فیلد Field Position Values

  • APIهای تست یکپارچه‌سازی Integration Test APIs

  • تجمیع متریک‌ها Metric Aggregations

  • متدهای کوئری Query methods

  • پاک‌سازی منابع Resource Cleanup

  • APIهای کانتینر سرویس Service Container APIs

معماری CAT CAT Architecture

  • سرویس‌های موجودی API API Inventory Services

  • ساخت CodePipelines Build Codepipelines

  • پیکربندی ویژگی‌های منابع Config Resource Properties

  • سرویس‌های استقرار کلاستر Deployment Cluster Services

  • سرویس کانتینر الاستیک Elastic Container Service

  • گیت‌هاب و خط لوله‌های CICD Git Hub and CICD Pipelines

  • سرویس‌های داده‌های موجودی Inventory data Services

  • یکپارچه‌سازی پردازنده Processor Integration

  • ذخیره‌سازی منابع Resource Storage

  • گزینه‌های فرستنده Sender Options

یکپارچه‌سازی CAT CAT Integration

  • کلید دسترسی به گروه‌ها Access Key to the Groups

  • بهینه‌سازی‌های کلاستر Cluster Optimistics

  • پیکربندی در مدیریت منابع Config in Resource Manager

  • یکپارچه‌سازی‌های مداوم Continues Integrations

  • پایداری دینامیک کلاستر Dynamic Cluster Persistance

  • بازیابی رکوردهای داده با SQL Fetch Data records with SQL

  • انتخاب مستر و نود الاستیک Master Election and node Elastic

  • رکوردهای داده برای بازیابی Record data to fetch

  • پیاده‌سازی API جستجو Search API Implementation

  • کوئری جستجو با DML Search Query with DML

مدیریت پایگاه داده Database Managment

  • استقرار مدیریت API API Management Deployment

  • راه‌اندازی پروژه API API Project Setup

  • لاگ‌های Cloudfront Cloudfront Logs

  • کلاسترینگ و شاردینگ Clustering and Sharding

  • APIهای سرویس کنسول Console Service APIs

  • فایل‌های Docker Grid Docker Grid Files

  • اپراتورهای ایندکس Index operators

  • کانتینرهای چند-پاد (Multi Pods) Multi Pods Containers

  • مجموعه‌های اپلیکیشن Replica Replica Application Sets

  • جریان‌های Spring Cloud Spring Cloud Streams

درصدهای CAT Percentages in CAT

  • پیکربندی اپلیکیشن Application Configuration

  • پیکربندی کلاسترها در API Config Clusters in API

  • فایل‌های پیکربندی در مدیریت منابع Config Files in Resource Manager

  • استقرار کلاسترها Deployment the Clusters

  • شبکه داکر (Docker Grid) Docker Grid

  • APIهای مسیریابی دینامیک Dynamic Routing APIs

  • APIهای کلاستر الاستیک Elastic Cluster APIs

  • کلاسترهای پاد (Pod Clusters) Pod Clusters

  • انتخاب فیلد کوئری Query Field selection

  • پیکربندی Cube Rolling Rolling the Cube Config

  • پیاده‌سازی کوئری جستجو Search Query Implementation

سود ساده و مرکب Simple & Compound Interest

  • مجموعه Replica اپلیکیشن Application Replica Set

  • مدیریت منابع کلاستر Clusters Resource Manament

  • ویژگی‌های پیکربندی Config Properties

  • سرویس‌های موجودی پیش‌فرض Default Inventory Services

  • سرویس‌های استقرار Deployment Services

  • APIهای یکپارچه‌سازی Integration APIs

  • نمونه‌های سرور متریک Metric Server Instances

  • مجموعه چند-رپلیکا Multi Replica Set

  • بازسازی تنظیمات (Refactor) Refactor settings

  • اجرای فایل‌های Jenkin Running jenkin files

  • پیاده‌سازی‌های سرویس برای API Service Implimentations for API

ترکیبات و آلیاژها در CAT Mixtures & Alligation in CAT

  • صفحه انتزاعی (Abstract Page) Abstract Page

  • رابط خط فرمان (CLI) مدیریت API API Management CLI

  • پیکربندی رشته ابری (Cloud String) Cloud String configuration

  • ایجاد کلاستر Cluster Creation

  • لاگ‌های CMD Cloudfront CMD Cloudfront Logs

  • مدل‌سازی دامنه Domain Modelings

  • سرویس‌های موجودی Inventory Services

  • معماری Maven Maven Architecure

  • سرویس‌های موجودی پرداخت Payment Inventory Services

  • یکپارچه‌سازی API پردازنده Processor API Integration

  • کوئری جستجو با متدهای DML Search Query with DML Methods

زمان، سرعت و مسافت در CAT Time, Speed & Distance in CAT

  • استقرار API API Deployment

  • فریم‌ورک اتوماسیون Automation Framework

  • بهینه‌سازی API کلاستر Cluster API Optimistics

  • کلاسترینگ و شاردینگ در منابع Clustering and Sharding in Resource

  • استقرار پادها در کلاسترها Deployment Pods in Clusters

  • فایل‌های انتشار داکر Docker release files

  • نصب فایل‌های داکر Install Docker Files

  • توزیع بار (Loadbalancing) Loadbalancing

  • ولیووم‌های پایدار (Persistent Volumes) Persistent Volumes

  • کوئری داده‌ها از لیست Query data from list

  • APIهای سرویس Service APIs

معادلات درجه دو Quadratic Equations

  • رویدادهای سفارش انتزاعی Abstruct Order events

  • هاب API و خط لوله‌های CICD API Hub and CICD Pipelines

  • وابستگی‌های چرخشی Circular Dependies

  • راه‌اندازی پروژه کلاستر Cluster Project Setup

  • رویدادهای همزمان Concorrent Events

  • فایل‌های داکر Docker Files

  • راه‌اندازی نمونه EC2 در منابع EC2 Instance Setup in Resources

  • سرویس کانتینر منابع الاستیک Elastic Resource Container Service

  • مدل‌سازی درخواست برای APIها Modeling Request for APIs

  • پیاده‌سازی موجودیت‌های مخزن (Repository) Repository Entity Implementations

  • APIهای Streambridge Streambridge APIs

هندسه تحلیلی در CAT Coordinate Geometry in CAT

  • افزودن فایل‌های Runner در داکر Add runner files in docker

  • فایل‌های AMI AMI Files

  • سرویس‌های سفارشی مدیریت API Custom API management services

  • پایداری دینامیک Dynamic Persistance

  • فیلترهای توکن API الاستیک Elastic API Token Filters

  • فایل‌های Jenkin Jenkin files

  • پادهای چند-کانتینری Multi Containers Pods

  • کانتینرهای پاد Pod Containers

  • راه‌اندازی الگوی Saga Saga Pattern Setup

مبانی CAT (بخش دوم) Basics of CAT

  • ایجاد واکنش کلاستر Cluster Reaction Creation

  • سرویس‌های مدیریت منابع سفارشی Custom Resource management services

  • فایل‌های Docker GTS Docker GTS files

  • رایانش ابری الاستیک Elastic Cloud Computing

  • اصطلاحات الاستیک سرچ Elastic Search Terminology

  • انتخاب فیلد Field selection

  • یکپارچه‌سازی با RDS Integrate with RDS

  • راه‌اندازی نمونه محلی EC2 Local EC2 Instance Setup

  • نمونه‌های سرور API متریک Metric API Server Instances

  • ای‌پی‌آی‌های Spring Boot Spring boot APIs

  • پیکربندی Test Container Test Container Configuration

پایه و اساس CAT (بخش دوم) CAT Foundation

  • پیکربندی APIهای کلاستر Config Cluster APIs

  • ایجاد AMI در AWS Creating AMI in AWS

  • استقرار در کلاسترها Deployment in Clusters

  • فیلترهای توکن الاستیک Elastic Token Filters

  • مقادیر موقعیت فیلد Field Position Values

  • APIهای تست یکپارچه‌سازی Integration Test APIs

  • تجمیع متریک‌ها Metric Aggregations

  • متدهای کوئری Query methods

  • پاک‌سازی منابع Resource Cleanup

  • APIهای کانتینر سرویس Service Container APIs

معماری CAT (بخش دوم) CAT Architecture

  • سرویس‌های موجودی API API Inventory Services

  • ساخت CodePipelines Build Codepipelines

  • پیکربندی ویژگی‌های منابع Config Resource Properties

  • سرویس‌های استقرار کلاستر Deployment Cluster Services

  • سرویس کانتینر الاستیک Elastic Container Service

  • گیت‌هاب و خط لوله‌های CICD Git Hub and CICD Pipelines

  • سرویس‌های داده‌های موجودی Inventory data Services

  • یکپارچه‌سازی پردازنده Processor Integration

  • ذخیره‌سازی منابع Resource Storage

  • گزینه‌های فرستنده Sender Options

یکپارچه‌سازی CAT (بخش دوم) CAT Integration

  • کلید دسترسی به گروه‌ها Access Key to the Groups

  • بهینه‌سازی‌های کلاستر Cluster Optimistics

  • پیکربندی در مدیریت منابع Config in Resource Manager

  • یکپارچه‌سازی‌های مداوم Continues Integrations

  • پایداری دینامیک کلاستر Dynamic Cluster Persistance

  • بازیابی رکوردهای داده با SQL Fetch Data records with SQL

  • انتخاب مستر و نود الاستیک Master Election and node Elastic

  • رکوردهای داده برای بازیابی Record data to fetch

  • پیاده‌سازی API جستجو Search API Implementation

  • کوئری جستجو با DML Search Query with DML

مدیریت پایگاه داده (بخش دوم) Database Managment

  • استقرار مدیریت API API Management Deployment

  • راه‌اندازی پروژه API API Project Setup

  • لاگ‌های Cloudfront Cloudfront Logs

  • کلاسترینگ و شاردینگ Clustering and Sharding

  • APIهای سرویس کنسول Console Service APIs

  • فایل‌های Docker Grid Docker Grid Files

  • اپراتورهای ایندکس Index operators

  • کانتینرهای چند-پاد (Multi Pods) Multi Pods Containers

  • مجموعه‌های اپلیکیشن Replica Replica Application Sets

  • جریان‌های Spring Cloud Spring Cloud Streams

نمایش نظرات

آموزش جامع آمادگی آزمون CATCertified Practitioner
جزییات دوره
126 hours
167
(آخرین آپدیت)
68
5 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Nageswararao Koneti Nageswararao Koneti

معلم زبان