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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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

  • OneHotEncoder OneHotEncoder

  • تبدیل کننده‌ها Transformers

  • BaseEstimator, TransformerMixin BaseEstimator, TransformerMixin

  • خطوط لوله Pipelines

  • ColumnTransformer ColumnTransformer

  • آموزش و ارزیابی در مجموعه آموزش Training and Evaluating on the Training Set

  • RMSE و DecisionTreeRegressor RMSE and DecisionTreeRegressor

  • اعتبارسنجی متقابل Cross-Validation

  • درخت تصمیم Decision Tree

  • RandomForestRegressor RandomForestRegressor

  • جستجوی شبکه‌ای Grid Search

  • Grid Search CV Grid Search CV

  • جستجوی تصادفی و تجزیه و تحلیل بهترین مدل‌ها Randomized Search and Analyzing Best Models

  • مجموعه آزمایش Test Set

دسته‌بندی Classification

  • دسته‌بندی Classification

  • imshow و رقم 5 imshow and digit 5

  • طبقه‌بندی‌کننده باینری Binary Classifier

  • اعتبارسنجی متقابل Cross-Validation

  • crossvalscore crossvalscore

  • ماتریس درهم‌ریختگی Confusion Matrix

  • ماتریس درهم‌ریختگی مصور Illustrated Confusion Matrix

  • یادآوری و دقت Recall and Precision

  • مصالحه دقت و یادآوری Precision Recall Tradeoff

  • روش تابع تصمیم Decision Function Method

  • منحنی دقت یادآوری Precision Recall Curve

  • روش پیش‌بینی Predict Method

  • منحنی ROC ROC Curve

  • نمره ROC AUC ROC AUC Score

  • مقایسه منحنی‌های ROC Comparing ROC Curves

  • طبقه‌بندی چند کلاسه Multiclass Classification

  • SGDClassifier SGDClassifier

  • OneVsOneClassifier OneVsOneClassifier

  • تحلیل خطا Error Analysis

  • تحلیل خطا - قسمت 2 Error Analysis - Part 2

  • طبقه‌بندی چند برچسبی Multilabel Classification

  • طبقه‌بندی چند خروجی Multioutput Classification

آموزش مدل‌ها Training Models

  • آموزش مدل‌ها Training Models

  • معادله نرمال Normal Equation

  • np.linalg np.linalg

  • پیش‌بینی‌های مدل رگرسیون خطی Linear Regression Model Predictions

  • تجزیه مقدار منفرد (SVD) Singular Value Decomposition (SVD)

  • فرود گرادیان Gradient Descent

  • نرخ یادگیری و دام‌ها Learning Rate and Pitfalls

  • فرود گرادیان دسته‌ای Batch Gradient Descent

  • گام فرود گرادیان Gradient Descent Step

  • فرود گرادیان تصادفی Stochastic Gradient Descent

  • رگرسیون چندجمله‌ای Polynomial Regression

  • PolynomialFeatures PolynomialFeatures

  • منحنی‌های یادگیری Learning Curves

  • نمودار منحنی‌های یادگیری Learning Curves Graph

  • خط لوله Pipeline

  • توقف زودهنگام Early Stopping

  • وارد کردن clone Import clone

  • رگرسیون لجستیک Logistic Regression

  • مرزهای تصمیم‌گیری Decision Boundaries

  • احتمالات تخمینی Estimated Probabilities

طبقه‌بندی SVM خطی Linear SVM Classification

  • طبقه‌بندی SVM خطی Linear SVM Classification

  • طبقه‌بندی حاشیه نرم Soft Margin Classification

  • StandardScaler StandardScaler

  • SVM غیر خطی Nonlinear SVM

  • طبقه‌بندی‌کننده SVM خطی Linear SVM Classifier

  • هسته چندجمله‌ای Polynomial Kernel

  • RBF گاوسی Gaussian RBF

  • رگرسیون SVM SVM Regression

  • رگرسیون SVM - 2 SVM Regression - 2

  • هدف آموزشی Training Objective

  • نتایج بردار وزن کوچکتر Smaller weight vector results

  • بهینه‌سازی محدود و متغیر Slack Constrained Optimization and Slack Var

  • برنامه‌ریزی درجه دوم Quadratic Programming

  • مسئله برنامه‌ریزی درجه دوم Quadratic Programming Problem

  • پارامتر QP QP Parameter

  • SVM هسته‌ای Kernelized SVM

  • ترفند هسته برای یک چندجمله‌ای درجه 2 Kernel Trick for a 2nd-degree Polynomial

  • هسته چندجمله‌ای Polynomial Kernel

  • هسته‌های رایج Common Kernels

  • پیش‌بینی با یک SVM هسته‌ای Making Predictions with a Kernelized SVM

  • ادامه معادلات Continuing the Equations

درختان تصمیم Decision Trees

  • آموزش و تصویرسازی یک درخت تصمیم Training and Visualizing a Decision Tree

  • ناخالصی Gini Gini Impurity

  • الگوریتم CART CART Algorithm

  • رگرسیون Regression

جنگل‌های تصادفی و یادگیری گروهی Random Forests and Ensemble Learning

  • پیش‌بینی‌های طبقه‌بندی‌کننده رای‌گیری سخت Hard Voting Classifier Predictions

  • Scikit-Learn Scikit-Learn

  • Pasting و Bagging Pasting and Bagging

  • Pasting و Bagging در Scikit-Learn Pasting and Bagging in Scikit-Learn

  • Out-of-Bag Out-of-Bag

  • جنگل‌های تصادفی Random Forests

  • اهمیت ویژگی Feature Importance

  • AdaBoost AdaBoost

  • وزن پیش‌بینی‌کننده Predictor Weight

  • قانون به‌روزرسانی وزن Weight update rule

  • پیش‌بینی‌های AdaBoost AdaBoost predictions

  • Gradient Boosting Gradient Boosting

  • GradientBoostingRegressor GradientBoostingRegressor

  • مجموعه GBRT GBRT Ensemble

  • XGBoost XGBoost

کاهش ابعاد Dimensionality Reduction

  • کاهش ابعاد Dimensionality Reduction

  • نفرین ابعاد Curse of Dimensionality

  • مولفه‌های اصلی Principal Components

  • ابعاد d d Dimensions

  • استفاده از Scikit-Learn Using Scikit-Learn

  • نسبت واریانس Variance Ratio

  • تعداد مناسب ابعاد Right Number of Dimensions

  • PCA برای فشرده‌سازی PCA for Compression

  • PCA تصادفی Randomized PCA

  • PCA افزایشی Incremental PCA

  • PCA هسته‌ای Kernel PCA

  • تنظیم فراپارامترها و انتخاب هسته Tuning Hyperparameters and Selecting a Kernel

  • تعبیه خطی محلی Locally Linear Embedding

  • LLE کار می‌کند LLE Works

  • LLE مرحله 1 و مرحله 2 LLE step1 and step 2

ساخت چت‌بات هوش مصنوعی با استفاده از LangChain Building AI Chatbot using LangChain

  • ساخت چت‌بات هوش مصنوعی با استفاده از LangChain Building AI Chatbot using LangChain

  • راه‌اندازی کلید API OpenAI Set Up OpenAI API Key

  • ساخت یک چت‌بات Langchain ساده Build a Simple Langchain Chatbot

  • ایجاد یک حلقه برای رابط کاربری Create a Loop for User Interface

  • بهبود چت‌بات با حافظه Improving the Chatbot with Memory

نمایش نظرات

آموزش یادگیری ماشین و علم داده با LangChain و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
جزییات دوره
17 hours
208
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
567
4.9 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

Tech Career World Tech Career World

مربی Udemy