آموزش ساخت سیستم‌های بازیابی افزوده (RAG) و گراف‌های دانش - آخرین آپدیت

دانلود Building Retrieval-Augmented Systems & Knowledge Graphs

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: این دوره به شما می‌آموزد چگونه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را از طریق ادغام تولید افزوده با بازیابی (RAG) و دانش ساختاریافته با استفاده از گراف‌های دانش ارتقا دهید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه عامل‌های هوش مصنوعی را طراحی، بهینه و مقیاس‌پذیر کنید تا منابع داده‌های خارجی را با قابلیت‌های استدلال پیشرفته ترکیب کنند. کاربردهای عملی RAG و گراف‌های دانش در حال تغییر نحوه عملکرد عامل‌های هوشمند، بهبود دقت و کاهش خطاها هستند. در طول این دوره، مهارت‌های ارزشمندی در ساخت و اصلاح سیستم‌های هوش مصنوعی کسب خواهید کرد. تمرکز ما بر نتایج کاربردی است، جایی که تخصص لازم برای ایجاد عامل‌هایی که از داده‌های وب، خط لوله‌های RAG و گراف‌های دانش بهره می‌برند را توسعه خواهید داد. این تکنیک‌ها به شما اجازه می‌دهد تا با چالش‌های دنیای واقعی در توسعه هوش مصنوعی مقابله کنید. آنچه این دوره را متمایز می‌کند، ترکیب منحصر به فرد تئوری و کاربردهای عملی است. شما در پروژه‌های عملی با استفاده از فناوری‌های پیشرفته فعالیت خواهید کرد تا اطمینان حاصل شود که ضمن تقویت مفاهیم تئوریک، تجربه عملی به دست می‌آورید. این دوره بر مقیاس‌پذیری، امنیت و اجرای بهترین متدهای اجرایی تأکید دارد. این دوره برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و هر کسی که به حوزه توسعه عامل‌های هوشمند علاقه‌مند است، ایده‌آل است. این آموزش به‌ویژه برای افرادی با پیش‌زمینه در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا توسعه نرم‌افزار که می‌خواهند در سیستم‌های پیشرفته AI تخصص پیدا کنند، مناسب است. این دوره بخش دوم از یک تخصص سه بخشی است که برای ارائه یک مسیر یادگیری جامع در این حوزه طراحی شده است. در حالی که این دوره به تنهایی ارزش و مهارت‌های کاربردی ارائه می‌دهد، یادگیرندگانی که به دنبال پیشرفتی یکپارچه‌تر و عمیق‌تر هستند، می‌توانند از تکمیل کل این تخصص بهره‌مند شوند.

سرفصل ها و درس ها