لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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
نمایش نظرات