آموزش مهندسی داده GenAI و سیستم‌های RAG - آخرین آپدیت

دانلود GenAI Data Engineering and RAG Systems

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آیا آماده‌اید تا سیستم‌های هوش مصنوعی را با دانش و داده‌های منحصر‌به‌فرد سازمان خود سازگار کنید؟ بسیاری از پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی به دلیل عدم دسترسی مؤثر، پردازش و بهره‌برداری از اطلاعات سازمانی با بن‌بست مواجه می‌شوند و سازمان‌ها با پاسخ‌های کلی و غیردقیق روبرو می‌گردند. این دوره شما را به یک مهندس داده خبره تبدیل می‌کند که قادر است سیستم‌های پیشرفته RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی) را بسازد تا پلی ارتباطی میان مدل‌های هوش مصنوعی و دارایی‌های دانشی سازمان ایجاد کند. شما در این مسیر بر خط لوله‌های پیشرفته پردازش داده‌ها برای تبدیل اسناد خام به فرمت‌های آماده برای AI، معماری پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) با کارایی بالا برای جستجوی معنایی و اجرای استراتژی‌های بازیابی هوشمند برای ارائه پاسخ‌های دقیق و متنی مسلط خواهید شد. از طریق آزمایشگاه‌های عملی جامع، سیستم‌های RAG در سطح سازمانی با ارکستراسیون تطبیقی، شخصی‌سازی آگاه به متن و مانیتورینگ آماده تولید را پیاده‌سازی خواهید کرد. این دوره برای متخصصان فنی که در نقطه تلاقی داده و هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند طراحی شده است. مخاطبان ایده‌آل شامل مهندسین داده‌ای هستند که به دنبال ورود به جریان‌های کاری AI، مهندسین ML متمرکز بر خط لوله‌های داده مستحکم، مهندسین نرم‌افزار توسعه‌دهنده سیستم‌های هوشمند و متخصصان AI/ML که معماری‌های RAG را پیاده می‌کنند. سرفصل‌های این دوره مستقیماً برای کسانی است که سیستم‌های سطح تولید را می‌سازند یا نگهداری می‌کنند، جایی که یکپارچگی داده‌ها، آگاهی متنی و عملکرد حیاتی است. برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، یادگیرندگان باید پایه قوی در برنامه‌نویسی پایتون، آشنایی با کار با پایگاه‌های داده و جریان‌های پردازش داده داشته باشند. درک درست از اصول یادگیری ماشین و تجربه کار با APIها و وب‌سرویس‌ها ضروری است. همچنین آشنایی با زیرساخت‌ها و ابزارهای مبتنی بر ابر (Cloud) برای پیاده‌سازی عملی سیستم‌های RAG و خط لوله‌های داده بسیار مفید خواهد بود. در پایان این دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود خط لوله‌های داده سازمانی را با اعتبارسنجی، تبدیل و فرمت‌بندی آماده برای AI بسازند. آن‌ها تجربه عملی در پیاده‌سازی معماری‌های پیشرفته RAG با استفاده از پایگاه‌های داده برداری، Embeddingها و مدیریت پویا متن را کسب می‌کنند. این دوره همچنین به استراتژی‌های بهینه‌سازی قدرتمند مانند رتبه‌بندی مجدد (Reranking)، فیلترینگ متادیتا و مدیریت تطبیقی متن می‌پردازد. این توانمندی‌ها در نهایت منجر به طراحی و استقرار سیستم‌های پشتیبانی مشتری تخصصی و آگاه به متن می‌شود که عملکردی مقیاس‌پذیر، شخصی‌سازی شده و قابل اندازه‌گیری ارائه می‌دهند.

سرفصل ها و درس ها

مبانی GenAI GenAI Foundations

  • معرفی دوره Course Introduction

  • تأثیر هوش مصنوعی مولد بر مهندسی Generative AI Impact on Engineering

  • اصول معماری سیستم‌های هوش مصنوعی مولد Fundamentals of Generative AI Systems Architecture

  • راه‌اندازی محیط‌های توسعه GenAI: محلی و ابری Setting Up GenAI Development Environments: Local & Cloud

  • داستان‌های موفقیت در پیاده‌سازی سازمانی Enterprise Implementation Success Stories

  • اجزای LLM و مکانیسم‌های اصلی LLM Components and Core Mechanics

  • مقایسه مدل‌های LLM سازمانی Enterprise LLM Model Comparison

  • یکپارچه‌سازی LLM و تنظیمات API LLM Integration and API Setup

  • چارچوب استراتژیک انتخاب مدل Strategic Model Selection Framework

  • ماتریس کاربردهای GenAI در سازمان Enterprise GenAI Application Matrix

  • معماری راهکارهای تخصصی صنعت Industry-Specific Solution Architecture

  • طراحی سیستم دستیار پشتیبانی Support Assistant System Design

  • اندازه‌گیری ROI و معیارهای ارزیابی ROI Measurement and Metrics

داده‌ها و RAG Data and RAG

  • تحلیل نیازمندی‌های خط لوله داده Data Pipeline Requirements Analysis

  • طراحی خط لوله داده سازمانی Enterprise Data Pipeline Design

  • پیاده‌سازی سیستم پردازش داده Data Processing System Implementation

  • چارچوب اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها Data Quality Validation Framework

  • طراحی معماری سیستم RAG RAG System Architecture Design

  • معماری RAG: مبانی یکپارچه‌سازی اجزا RAG Architecture: Component Integration Fundamentals

  • بهترین روش‌های پیاده‌سازی RAG RAG Implementation Best Practices

  • پروتکل تست سیستم RAG RAG System Testing Protocol

  • تحلیل الگوهای پیشرفته RAG Advanced RAG Pattern Analysis

  • چارچوب تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد Performance Optimization Techniques Framework

  • توسعه سیستم‌های پیچیده RAG Complex RAG System Development

  • بهترین روش‌های یکپارچه‌سازی سازمانی Enterprise Integration Best Practices

  • چارچوب پردازش مستندات پشتیبانی Support Documentation Processing Framework

  • طراحی معماری پایگاه دانش Knowledge Base Architecture Design

  • راهنمای پیاده‌سازی RAG پشتیبانی Support RAG Implementation Guide

  • استراتژی ارتقای کیفیت پاسخ‌ها Response Quality Enhancement Strategy

جمع‌بندی دوره Course Conclusion

  • جمع‌بندی دوره Course Conclusion

نمایش نظرات

آموزش مهندسی داده GenAI و سیستم‌های RAG
جزییات دوره
6h 49m
30
(آخرین آپدیت)
291
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده