آموزش جامع هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) با پایتون برای مبتدیان - آخرین آپدیت

دانلود Modern Agentic AI with Python for beginners new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: پروژه‌های عملی در زمینه هوش مصنوعی مدرن عامل‌محور و Generative AI: آموزش ایجنت‌ها، RAG، پایگاه‌های داده برداری (Vector DBs) و استقرار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی و بسیاری موارد دیگر. مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) و هوش مصنوعی عامل‌محور را برای ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند و خودمختار بیاموزید. توسعه ایجنت‌های هوش مصنوعی آماده تولید با استفاده از پایتون از طریق ادغام فریم‌ورک‌های پیشرو، ابزارها، APIها، دیتابیس‌های برداری، حافظه، RAG، پروتکل MCP و معماری‌های چند-عاملی (Multi-agent). ساخت و استقرار بیش از ۲۰ پروژه واقعی هوش مصنوعی، شامل دستیارهای هوشمند، ایجنت‌های خودمختار، اتوماسیون گردش کار، تحلیل هوشمند اسناد، چت‌بات‌ها و دستیارهای کدنویسی. کسب مهارت‌های عملی لازم برای بهره‌برداری از فناوری‌های مدرن AI، بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند و توانایی خلق و استقرار محصولات پیشرفته. پیش نیازها: داشتن اشتیاق برای یادگیری هوش مصنوعی عامل‌محور و Generative AI.

با یادگیری نحوه ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند و خودمختار با پایتون، بر جدیدترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی مسلط شوید. این دوره جامع و عملی طراحی شده است تا شما را از مفاهیم پایه Generative AI به سیستم‌های پیشرفته Agentic AI با استفاده از قدرتمندترین فناوری‌های روز برساند.

چه مبتدی باشید و چه توسعه‌دهنده‌ای با تجربه که به دنبال ساخت نسل بعدی اپلیکیشن‌های AI است، این دوره یک تجربه یادگیری پروژه-محور و کاربردی را فراهم می‌کند که شما را برای توسعه واقعی AI آماده می‌سازد.

شما با درک مبانی هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مهندسی پرامپت و برنامه‌نویسی پایتون شروع کرده و سپس به مفاهیم پیشرفته‌ای مانند ایجنت‌های AI، سیستم‌های چند-عاملی، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، پایگاه‌های داده برداری، حافظه AI، فراخوانی توابع (Function Calling)، ادغام ابزارها، پروتکل مدل کانتکست (MCP)، گردش کارهای AI و معماری‌های سازمانی AI خواهید رسید.

در طول این دوره، تجربه عملی ساخت اپلیکیشن‌های آماده تولید را با استفاده از فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های مدرن AI کسب می‌کنید. یاد می‌گیرید چگونه LLMها را به ابزارهای خارجی، APIها، دیتابیس‌ها و منابع دانش متصل کنید تا ایجنت‌های AI بتوانند استدلال کنند، برنامه‌ریزی کنند، اطلاعات را بازیابی کنند و وظایف پیچیده را به‌طور خودمختار اجرا کنند.

این دوره شامل بیش از ۵ پروژه واقعی است که نحوه ساخت و استقرار سیستم‌های مدرن AI را نمایش می‌دهد. شما چت‌بات‌های هوشمند، سیستم‌های پرسش و پاسخ اسناد، دستیارهای پژوهشی، دستیارهای کدنویسی AI، ایجنت‌های پشتیبانی مشتری، ابزارهای اتوماسیون گردش کار، پلتفرم‌های تولید محتوا، دستیارهای تجاری AI، سیستم‌های جستجوی مبتنی بر RAG، اپلیکیشن‌های فعال‌شده با MCP و راهکارهای مشارکتی چند-عاملی خواهید ساخت.

همچنین بهترین روش‌ها برای طراحی اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر AI، مدیریت کانتکست و حافظه، بهینه‌سازی پرامپت‌ها، ادغام سرویس‌های خارجی، استقرار اپلیکیشن‌ها و ساخت سیستم‌های امن و قابل اعتماد برای محیط‌های عملیاتی را بررسی خواهید کرد.

در پایان این دوره، شما یک پورتفولیوی قوی از پروژه‌های واقعی AI و مهارت‌های عملی لازم برای طراحی، توسعه، استقرار و مقیاس‌بندی اپلیکیشن‌های هوشمند را خواهید داشت. شما قادر خواهید بود از LLMها، RAG، MCP و Agentic AI برای حل مسائل پیچیده تجاری و ساخت محصولات پیشرو در حوزه AI استفاده کنید.

چه هدف شما تبدیل شدن به مهندس AI، توسعه‌دهنده پایتون، مهندس یادگیری ماشین، توسعه‌دهنده نرم‌افزار، دانشمند داده یا کارآفرینی در زمینه محصولات AI باشد، این دوره دانش، تجربه عملی و مهارت‌های مورد نیاز صنعت را برای موفقیت شما در دنیای سریعاً در حال تغییر هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

معرفی دوره Introduction
اجزای تشکیل‌دهنده ایجنت Agent Component
مدل‌های پایه (Foundation Models) Foundation Models
مقایسه ایجنت‌های AI با سیستم‌های سنتی هوش مصنوعی AI Agents vs Traditional AI Systems
تفاوت بین هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور Difference between Generative AI and Agentic
اجرای وظایف چندمرحله‌ای Multi-Step Task Execution
برنامه‌ریزی و استدلال Planning and Reasoning