🔔 با توجه به بهبود نسبی اینترنت، آمادهسازی دورهها آغاز شده است. به دلیل تداوم برخی اختلالات، بارگذاری دورهها ممکن است با کمی تأخیر انجام شود. مدت اشتراکهای تهیهشده محفوظ است.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش یادگیری ماشین و علم داده با LangChain و مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
- آخرین آپدیت
دانلود Machine Learning and Data Science with LangChain and LLMs
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آموزش جامع LangChain و LLM ها: ساخت راهکارهای علم داده مبتنی بر هوش مصنوعی
با این دوره جامع، توانایی ساخت راهکارهای علم داده قدرتمند را با استفاده از LangChain، مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و تکنیکهای یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده کسب کنید.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
درک مبانی یادگیری ماشین و علم داده.
آشنایی با اصول مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آنها.
تسلط بر استفاده از LangChain برای ساخت گردشکارهای پیشرفته هوش مصنوعی.
پیادهسازی تکنیکهای پردازش و تحلیل داده با استفاده از LangChain.
توسعه مهارتها در ادغام LLM ها در پروژههای علم داده.
ساخت مدلهای یادگیری ماشین سفارشی با LangChain.
بررسی نحوه تنظیم دقیق LLM ها برای وظایف خاص علم داده.
یادگیری استفاده از LangChain برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP).
طراحی و ایجاد خطوط لوله داده خودکار با استفاده از LangChain.
پیادهسازی راهکارهای یادگیری ماشین واقعی با استفاده از LLM ها و LangChain.
درک بهترین روشها برای استقرار LLM ها در پروژههای علم داده.
تسلط بر تکنیکهای ارزیابی و بهینهسازی مدلهای مبتنی بر LLM.
استفاده از LangChain برای ساخت و استقرار برنامههای علم داده مبتنی بر هوش مصنوعی.
به کارگیری LLM ها برای انجام تحلیل داده پیچیده و استخراج بینش.
کسب تجربه عملی در استفاده از LangChain برای راهکارهای جامع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
پیشنیازها:
نیازی به تجربه قبلی نیست. آشنایی با زبان برنامهنویسی پایتون مفید خواهد بود.
به دوره "یادگیری ماشین و علم داده با LangChain و LLM ها" خوش آمدید! این دوره جامع برای تجهیز شما با مهارتها و دانش مورد نیاز برای مهار قدرت LangChain و مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای وظایف پیشرفته علم داده و یادگیری ماشین طراحی شده است.
در دنیای دادهمحور امروزی، توانایی پردازش، تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از حجم زیادی از دادهها بسیار مهم است. مدلهای زبانی مانند GPT نحوه تعامل و استفاده ما از دادهها را متحول کردهاند و امکان پردازش زبان طبیعی (NLP) و برنامههای کاربردی یادگیری ماشین پیشرفتهتری را فراهم کردهاند. LangChain یک چارچوب نوآورانه است که به شما امکان میدهد برنامههایی را حول این LLM های قدرتمند بسازید. این دوره به طور عمیق در ادغام LLM ها در گردش کار علم داده شیرجه میزند و تجربه عملی با پروژههای دنیای واقعی را ارائه میدهد.
چه چیزی یاد خواهید گرفت؟
در طول این دوره، درک کاملی از نحوه استفاده از LangChain در برنامههای مختلف علم داده، همراه با دانش عملی نحوه استفاده از LLM ها در سناریوهای مختلف به دست خواهید آورد. با اصول اولیه یادگیری ماشین و علم داده شروع میکنیم و به تدریج مفاهیم اصلی LLM ها و نحوه بهبود راهکارهای مبتنی بر داده توسط LangChain را بررسی میکنیم.
حوزههای کلیدی یادگیری:
مقدمهای بر یادگیری ماشین و علم داده: سفر خود را با درک اصول اصلی یادگیری ماشین و علم داده، از جمله انواع دادهها، تکنیکهای پیشپردازش و استراتژیهای مدلسازی آغاز کنید.
بررسی مدلهای زبانی بزرگ (LLM): بیاموزید که LLM ها چه هستند، چگونه کار میکنند و کاربردهای آنها در حوزههای مختلف چیست. این بخش شامل آخرین پیشرفتها در مدلهای زبانی، از جمله معماری و قابلیتهای آنها در تولید متن، طبقهبندی و موارد دیگر است.
مبانی LangChain: پتانسیل LangChain را به عنوان ابزاری برای توسعه برنامههای کاربردی هوش مصنوعی قوی کشف کنید. اجزای اصلی LangChain و نحوه سادهسازی ادغام و استفاده از LLM ها در پروژههای علم داده خود را درک کنید.
ساخت گردشکارهای هوش مصنوعی: بیاموزید که چگونه از LangChain برای ساخت گردشکارهای هوش مصنوعی سرتاسری استفاده کنید. این شامل راهاندازی خطوط لوله داده خودکار، ایجاد مدلهای یادگیری ماشین و استفاده از LLM ها برای وظایف پیشرفته NLP مانند تحلیل احساسات، خلاصهسازی و پاسخگویی به سؤالات است.
تحلیل داده عملی با LangChain: با استفاده از LangChain، به تحلیل داده عملی بپردازید. ما شما را از طریق مثالهای دنیای واقعی راهنمایی میکنیم و به شما یاد میدهیم که چگونه دادهها را به طور کارآمد پیشپردازش و تجزیه و تحلیل کنید. در پایان این ماژول، قادر خواهید بود از تکنیکهای مختلف علم داده با استفاده از LangChain و LLM ها استفاده کنید.
ساخت مدل و تنظیم دقیق: تجربه عملی در ساخت مدلهای یادگیری ماشین و تنظیم دقیق LLM ها برای وظایف خاص علم داده کسب کنید. بیاموزید که چگونه این مدلها را برای عملکرد و دقت بهتر بهینه کنید و اطمینان حاصل کنید که بینشهای ارزشمندی از دادهها ارائه میدهند.
NLP و پردازش متن: بررسی کنید که چگونه از LangChain برای وظایف پردازش زبان طبیعی استفاده کنید. از طبقهبندی متن گرفته تا تحلیل احساسات و ترجمه زبان، یاد خواهید گرفت که مدلهای NLP را بسازید و مستقر کنید که میتوانند دادههای زبانی پیچیده را مدیریت کنند.
استقرار و ادغام LLM ها: بهترین روشها برای استقرار LLM ها در پروژههای خود را درک کنید. بیاموزید که چگونه LLM ها را به طور یکپارچه در گردشکارهای داده موجود ادغام کنید، برنامههای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی بسازید و راهکارهای خودکار برای چالشهای پیچیده داده ایجاد کنید.
پروژهها و برنامههای کاربردی واقعی: یادگیری خود را با پروژههای عملی به کار ببرید. این دوره شامل مطالعات موردی دنیای واقعی و مثالهای عملی است که به شما کمک میکند آنچه را که آموختهاید برای حل مشکلات واقعی علم داده با استفاده از LangChain و LLM ها به کار ببرید.
چه کسانی باید ثبتنام کنند؟
این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، علاقهمندان به هوش مصنوعی، توسعهدهندگان، دانشجویان، محققان و متخصصانی که به دنبال انتقال به زمینههای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند، عالی است. درک اولیه از برنامهنویسی پایتون توصیه میشود، اما این دوره به گونهای ساختار یافته است که هم برای مبتدیان و هم برای کسانی که تجربه کمی در علم داده و یادگیری ماشین دارند، قابل دسترسی باشد.
چرا باید این دوره را بگذرانید؟
در پایان این دوره، شما پایهای قوی در استفاده از LangChain و LLM ها برای وظایف علم داده و یادگیری ماشین خواهید داشت. شما قادر خواهید بود برنامههای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی بسازید، مدلهای تجزیه و تحلیل داده پیشرفته را مستقر کنید و چالشهای پیچیده پردازش زبان طبیعی را حل کنید. چه به دنبال ارتقای مهارت، تغییر مسیر شغلی خود هستید یا به سادگی در خط مقدم فناوری هوش مصنوعی قرار دارید، این دوره مهارتها و دانش عملی مورد نیاز برای موفقیت را در اختیار شما قرار میدهد.
همین حالا ثبتنام کنید و سفر خود را برای تسلط بر LangChain و مدلهای زبانی بزرگ برای یادگیری ماشین و علم داده آغاز کنید!
سرفصل ها و درس ها
بررسی داده و تحلیل
Exploring Data and Analysis
بررسی داده و تحلیل
Exploring Data and Analysis
سری
Series
دسترسی به داده
Accessing Data
تحلیل و بررسی
Analyzing and Exploring
عملیات
Operations
ساختارهای داده
Data Structures
ایجاد یک DataFrame
Creating a DataFrame
بهروزرسانی و دسترسی
Updating and Accessing
افزودن ستون
Column Addition
حذف ستون
Column Deletion
حذف ستونها از یک DataFrame
Deleting Columns from a Data Frame
انتخاب ردیف
Row Selection
افزودن و حذف ردیف
Row Addition and Deleting
تحلیل DataFrame
Analyzing the Data Frame
توصیف دادهها
Describing the Data
پنل
Panel
تحلیل
Analyzing
تحلیل داده
Data Analysis
تحلیل متغیر
Variable Analysis
گروهبندی داده
Data Grouping
تکرار در گروهها
Iterating Through Groups
تجميعها
Aggregations
تبدیلها و فیلتراسیون
Transformations and Filtration
OpenAI
OpenAI
مثال پایه و راهاندازی OpenAI
Basic Example and Setting up OpenAI
وارد کردن os
Import os
الگوی اعلان
Prompt Template
ایجاد یک نمونه
Creating an Instance
ایجاد یک LLMChain
Creating an LLMChain
اجرای زنجیره
Running the Chain
جستجوی معنایی با استفاده از LangChain
Semantic Search using LangChain
درک زبان طبیعی
Natural Language Understanding
تشخیص مترادف و مفاهیم مرتبط
Synonym and Related Concepts Recognition
تعبیهسازی کلمات و مدلهای NLP
Word Embeddings and NLP Models
کاربردها و چالشها
Applications and Challenges
وارد کردن کتابخانهها
Import Libraries
تعبیهسازی OpenAI
Embeddings OpenAI
مستندات
Documents
نمایهسازی مستندات
Indexing the Documents
زنجیره RetrievalQA
RetrievalQA Chain
پرس و جو، نتیجه، چاپ
Query, result, print
LangChain
LangChain
Langchain
Langchain
ساخت یک مثال ماشین حساب ساده
Building a Simple Calculator Example
ماشین حساب پایتون پایه
Basic Python Calc
رابط کاربری ساده
Simple User Interface
عملیات در ماشین حساب
Operations in Calculator
یکپارچهسازی ماشین حساب
Integrating Calculator
راهاندازی LLMChain در ماشین حساب
Setting up LLMChain in Calculator
یکپارچهسازی ورودی صدا در ماشین حساب
Integrating the Voice Input in Calculator
راهاندازی تشخیص صدا
Set Up the Voice Recognition
بهبود ماشین حساب
Enhancing the Calculator
خروجی متن به گفتار
Text-to-Speech Output
پروژه تحلیل داده ساده
Simple Data Analysis Project
وارد کردن کتابخانهها
Importing the Libraries
بارگیری دادهها
Loading the Data
بررسی دادهها
Exploring the Data
تحلیل داده با Numpy
Data Analysis with Numpy
تصویرسازی داده با Matplotlib و Seaborn
Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
LangChain در تحلیل داده
LangChain in Data Analysis
یکپارچهسازی LangChain برای تحلیل داده پیشرفته
Integrating LangChain for Advanced Data Analysis
ایجاد یک پروژه املاک
Creating a Real Estate Project
درک مجموعه داده
Understanding the Dataset
Pinecone
Pinecone
Pinecone
Pinecone
یکپارچهسازی LangChain با Pinecone
Integrating LangChain with Pinecone
Matplotlib
Matplotlib
Seaborn
Seaborn
LangChain و Pinecone
LangChain and Pinecone
جستجوی معنایی روی دادههای متنی
Semantic Search on Text Data
تصویرسازی داده با Matplotlib و Seaborn
Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
راهاندازی LangChain برای جستجوی برداری
Setting up LangChain for Vector Search
استفاده از LangChain برای ساخت یک برنامه مدل زبانی
Using LangChain to Build a Language Model Application
پروژههای یادگیری ماشین
Machine Learning Projects
پروژههای یادگیری ماشین
Machine Learning Projects
خط لوله
Pipeline
خطای جذر میانگین مربعات (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE)
نمادها
Notations
میانگین خطای مطلق
Mean Absolute Error
واکشی دادههای مسکن
Fetch Housing Data
اطلاعات مسکن
Housing Info
هیستوگرام برای هر ویژگی عددی
Histogram for Each Numerical Attribute
مجموعه آزمایش
Test Set
پیادهسازی احتمالی
Possible Implementation
مسکن با شناسه
Housing with ID
انتخاب مدل Sklearn
Sklearn Model Selection
هیستوگرام دستههای درآمد
Histogram of Income Categories
StratifiedShuffleSplit
StratifiedShuffleSplit
تصویرسازی دادهها برای بینشها
Visualizing Data for Insights
مناطق با تراکم بالا
High Density Areas
همبستگیها
Correlations
درآمد متوسط در مقابل ارزش متوسط خانه
Median income versus median house value
ترکیب ویژگیها
Attribute Combinations
آمادهسازی داده
Data Preperation
پاکسازی دادهها
Cleaning Data
ویژگیهای دستهبندی شده و مدیریت متون
Categorical Attributes and Handling Texts
نمایش نظرات