آموزش بوتکمپ جامع معماری هوش مصنوعی: از RAG تا ایجنتها - آخرین آپدیت
دانلود Complete AI Architecture Bootcamp: From RAG to Agents
“این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است”
هوش مصنوعی در حال متحول کردن هر صنعتی است، اما اکثر متخصصان هنوز در درک نحوه طراحی، ادغام، حاکمیت و مقیاسپذیری سیستمهای مدرن AI مشکل دارند. این دوره طراحی شده است تا این شکاف را با آموزش نحوه تفکر و عمل به عنوان یک معمار هوش مصنوعی (AI Architect)پر کند. چه مشاور، تحلیلگر کسبوکار، معمار راهکار، رهبر فنی، مدیر محصول، مهندس یا علاقهمند به AI باشید، چارچوبها، الگوها و متدولوژیهای مورد استفاده برای طراحی راهکارهای AI در سطح سازمانی که ارزش واقعی کسبوکاری ایجاد میکنند را خواهید آموخت.
در این بوتکمپ جامع معماری AI، چرخه کامل ساخت سیستمهای مدرن AI، از اکتشاف اولیه و جمعآوری نیازمندیها تا طراحی معماری، استقرار، حاکمیت، بهینهسازی و نگهداری بلندمدت را بررسی خواهید کرد. شما درک عمیقی از نحوه ترکیب مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، ایجنتهای AI، سیستمهای چند-ایجنت، تولید تقویتشده با بازیابی (RAG)، پایگاهدادههای برداری، Embeddingها، سیستمهای دانشو پروتکل کانتکست مدل (MCP)برای ایجاد راهکارهای هوشمند کسبوکار به دست خواهید آورد.
دوره با ایجاد یک پایه قوی در مبانی معماری AIشروع میشود و به شما کمک میکند تفاوتهای بین معماریهای نرمافزاری سنتی و معماریهای مدرن مبتنی بر AI را درک کنید. شما مسئولیتهای اصلی یک معمار AI را خواهید آموخت و متوجه خواهید شد که سازمانها چگونه ابتکارات AI را در سطح سازمان ارزیابی، طراحی و پیادهسازی میکنند. از آنجا، بلوکهای سازنده سیستمهای مدرن AI، شامل رابطهای کاربری (front-end)، APIها، پایگاهدادهها، لایههای ادغام، سرویسهای ارکستراسیون و زیرساختهای ابری را بررسی خواهید کرد.
با پیشروی در دوره، به الگوهای معماری AI سازمانیاثباتشده، از جمله دستیارهای AI، کمکخلبانهای AI (Copilots)، اپلیکیشنهای مستقل AI، معماریهای چند-ایجنتو پلتفرمهای AI سازمانی در مقیاس بزرگ خواهید پرداخت. شما یاد میگیرید چگونه سبکسنگینهای معماری را ارزیابی کنید، الگوی طراحی مناسب را برای موارد استفاده مختلف انتخاب کنید و سیستمهایی بسازید که مقیاسپذیر، قابل نگهداری، امن و همسو با اهداف کسبوکار باشند.
تمرکز اصلی دوره بر معماری LLM مدرنو سیستمهای RAGاست. شما خواهید آموخت که سازمانهای سازمانی چگونه دستیارهای دانشی میسازند که قادر به بازیابی اطلاعات از مستندات داخلی، پایگاهدادهها و سیستمهای کسبوکار هستند. موضوعات شامل ورود مستندات، استراتژیهای تکهتکه کردن (chunking)، تولید embedding، جستجوی برداری، تزریق کانتکست، تولید پاسخهای مستند و مدیریت دانش سازمانی است. در پایان این بخش، میدانید چگونه راهکارهای AI طراحی کنید که پاسخهای دقیق، قابل اعتماد و آگاه از کانتکست ارائه دهند.
این دوره همچنین پوشش گستردهای از ایجنتهای AIو سیستمهای چند-ایجنتدارد که یکی از سریعترین حوزههای رشد در هوش مصنوعی است. شما یاد میگیرید ایجنتها چگونه وظایف را برنامهریزی میکنند، مسائل را استدلال میکنند، حافظه را مدیریت میکنند، از ابزارها استفاده میکنند، با ایجنتهای دیگر همکاری میکنند و جریانهای کاری کسبوکار را اجرا میکنند. شما معماریهایی را طراحی میکنید که شامل ایجنتهای مدیر، ایجنتهای کارگر، مکانیزمهای ارجاع، چارچوبهای ارکستراسیون و اکوسیستمهای ایجنت همکار برای پشتیبانی از عملیات پیچیده کسبوکار است.
سپس دنیای نوظهور پروتکل کانتکست مدل (MCP)و ادغامهای سازمانی را بررسی خواهید کرد. بیاموزید که سیستمهای AI چگونه با ابزارهای خارجی، APIها، اپلیکیشنهای SaaS، پایگاهدادهها و پلتفرمهای داخلی کسبوکار ارتباط برقرار میکنند. درک خواهید کرد که چگونه اشتراکگذاری کانتکست، مدیریت منابع و ارکستراسیون ابزارها باعث میشود سیستمهای AI در محیطهای سازمانی واقعاً کاربردی شوند.
فراتر از مدلها و ایجنتهای AI، این دوره دیسیپلینهای معماری گستردهتری را که برای موفقیت سازمانی لازم است آموزش میدهد. شما معماری اتوماسیون AI، ارکستراسیون جریان کاری، سیستمهای انسان در حلقه، معماری داده، خط لولههای داده، مخازن دانش، پلتفرمهای داده بلادرنگو اکوسیستمهای داده سازمانی آماده AIرا خواهید آموخت. این مهارتها به شما کمک میکند راهکارهایی طراحی کنید که به طور یکپارچه با عملیات کسبوکار و استکهای فناوری موجود ادغام شوند.
امنیت و حاکمیت اجزای حیاتی هر راهکار AI در محیط عملیاتی هستند. بنابراین، بهترین روشها برای امنیت AI، امنیت پرامپت، حفاظت از مدل، حریم خصوصی دادهها، کنترل دسترسی، انطباق، AI مسئولانه، مدیریت ریسک، مانیتورینگ مدلو چارچوبهای حاکمیت AIرا خواهید آموخت. متوجه خواهید شد که سازمانها چگونه سیستمهای AI قابل اعتماد میسازند و در عین حال ریسکهای عملیاتی، قانونی و رگولاتوری را مدیریت میکنند.
این دوره همچنین زیرساخت ابری AI، معماریهای استقرار، برنامهریزی مقیاسپذیری، بهینهسازی عملکرد، معماریهای ترکیبی، Edge AIو استراتژیهای استقرار جهانی را بررسی میکند. شما دانش کاربردی در مورد نحوه استقرار و مدیریت راهکارهای AI سازمانی در محیطهای واقعی را کسب خواهید کرد.
برای اطمینان از کاربرد عملی، دوره شامل ورکشاپهای معماری عملی و تمرینات طراحی است که در آن دستیارهای AI سازمانی، جریانهای کاری چند-ایجنت، پلتفرمهای RAG، سیستمهای اتوماسیون، معماریهای داده آماده AI، طراحیهای زیرساخت ابری و پروپوزالهای کامل معماری AI آماده مشتری را ایجاد خواهید کرد. این فعالیتها منعکسکننده نوع کاری است که توسط معماران و مشاوران حرفهای AI انجام میشود.
در نهایت، خواهید آموخت که چگونه اصول معماری AI در صنایع مختلف، از جمله AI پشتیبانی مشتریان، AI فروش، AI بازاریابی، AI عملیات، دستیارهای AI مدیران، AI بهداشت و درمان، AI مالی، AI تولید، AI خردهفروشیو راهکارهای AI دولتیبه کار میروند. با مطالعه این الگوهای معماری واقعی، اعتماد به نفس لازم برای طراحی سیستمهای AI برای هر دامنه کسبوکاری را به دست خواهید آورد.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود سیستمهای AI سازمانیسرتاسری را طراحی کنید، گزینههای معماری را ارزیابی نمایید، پلتفرمهای RAGمقیاسپذیر بسازید، اکوسیستمهای ایجنت AIرا معماری کنید، AI را با فناوریهای سازمانی ادغام نمایید، چارچوبهای حاکمیتی ایجاد کنید و تصمیمات معماری را به ذینفعان و مدیران منتقل کنید. مهمتر از همه، طرز فکر و مهارتهای یک معمار AI مدرنرا توسعه خواهید داد که قادر به رهبری ابتکارات تحول AI در سازمانهایی با هر اندازه است.
مقدمهای بر معماری هوش مصنوعی Introduction to AI Architecture
-
درک معماری هوش مصنوعی Understanding AI Architecture
-
چرخه حیات راهکارهای AI AI Solution Lifecycle
-
آزمایشگاه: تحلیل و ترسیم نمودار چرخه حیات راهکار AI Lab: Analyze and Diagram an AI Solution Lifecycle
مبانی سیستمهای مدرن AI Foundations of Modern AI Systems
-
بلوکهای سازنده اصلی AI Core AI Building Blocks
-
اجزای سیستم هوش مصنوعی AI System Components
-
آزمایشگاه: ترسیم اجزای معماری یک چتبات Lab: Map Components of a Chatbot Architecture
الگوهای معماری AI سازمانی Enterprise AI Architecture Patterns
-
طرحهای رایج معماری AI Common AI Architecture Designs
-
چارچوبهای طراحی معماری Architectural Design Frameworks
-
آزمایشگاه: طراحی معماری دستیار AI سازمانی Lab: Design an Enterprise AI Assistant Architecture
معماری مدلهای زبانی بزرگ (LLM) Large Language Model Architecture
-
طراحی سیستم LLM LLM System Design
-
پلتفرمهای LLM سازمانی Enterprise LLM Platforms
-
آزمایشگاه: طراحی راهکار AI چند-مدلی Lab: Design a Multi-Model AI Solution
تولید تقویتشده با بازیابی (RAG) Retrieval-Augmented Generation (RAG)
-
مبانی RAG RAG Fundamentals
-
ساخت سیستمهای دانش سازمانی Building Enterprise Knowledge Systems
-
آزمایشگاه: طراحی دستیار دانش شرکتی Lab: Design a Company Knowledge Assistant
ایجنتهای AI و سیستمهای چند-ایجنت AI Agents & Multi-Agent Systems
-
معماری ایجنت Agent Architecture
-
طراحی چند-ایجنت Multi-Agent Design
-
آزمایشگاه: ایجاد نمودار جریان کاری چند-ایجنت Lab: Create a Multi-Agent Workflow Diagram
معماری MCP و ادغام ابزارها MCP & Tool Integration Architecture
-
پروتکل کانتکست مدل (MCP) Model Context Protocol (MCP)
-
طراحی سیستمهای متصل Connected Systems Design
-
آزمایشگاه: معماری محیط AI فعالشده با MCP Lab: Architect an MCP-Enabled AI Environment
معماری اتوماسیون AI AI Automation Architecture
-
سیستمهای اتوماسیون جریان کاری Workflow Automation Systems
-
پلتفرمهای اتوماسیون کسبوکار Business Automation Platforms
-
آزمایشگاه: طراحی جریان کاری خودکار کسبوکار Lab: Design an Automated Business Workflow
معماری داده برای هوش مصنوعی Data Architecture for AI
-
پایههای داده AI AI Data Foundations
-
پلتفرمهای داده سازمانی Enterprise Data Platforms
-
آزمایشگاه: ساخت معماری داده AI سازمانی Lab: Build an Enterprise AI Data Architecture
امنیت و حاکمیت AI AI Security & Governance
-
معماری امنیت AI AI Security Architecture
-
چارچوبهای حاکمیت AI AI Governance Frameworks
معماری زیرساخت و ابر Cloud & Infrastructure Architecture
-
طراحی زیرساخت AI AI Infrastructure Design
-
معماریهای استقرار Deployment Architectures
-
آزمایشگاه: طراحی زیرساخت مقیاسپذیر AI Lab: Design a Scalable AI Infrastructure
ورکشاپ معماری راهکارهای AI AI Solution Architecture Workshop
-
چارچوب معماری مشاور AI AI Consultant Architecture Framework
-
فرآیند بازبینی معماری Architecture Review Process
معماریهای AI در صنایع مختلف Industry AI Architectures
-
معماریهای تجاری و سازمانی Business & Enterprise Architectures
-
معماریهای تخصصی AI Specialized AI Architectures
https://donyad.com/d/669abc
Data Science ACADEMY
ML Master Trainer علم داده ، یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، بهینه سازی موتور جستجو ، بازاریابی موتور جستجو ، روش های محاسباتی و همچنین آموزش زبان برنامه نویسی پایتون. پایتون ، علوم داده ، یادگیری ماشینی ، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ، ما درس های خود را با مثال های واقعی ترکیب و ارائه می دهیم. به منظور گسترش دانشی که آموخته اید فراتر از سطح عمومی فرهنگ است. 10+ سال تجربه
School of AI
نمایش نظرات