آموزش اجرای گردش‌کارهای هوش مصنوعی محلی با n8n و Ollama - آخرین آپدیت

دانلود Run Local AI Workflows with n8n and Ollama

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بسیاری از آموزش‌های اتوماسیون هوش مصنوعی بر APIهای ابری متکی هستند که هنگام مدیریت داده‌های حساس مانند گزارش‌های مالی یا سوابق پزشکی، ریسک‌های امنیتی ایجاد می‌کنند. با سخت‌گیرانه‌تر شدن قوانین حریم خصوصی و نگرانی سازمان‌ها از ارسال داده‌های حساس به فضای ابری، تقاضا برای ابزارهایی مانند Ollama و n8n به‌شدت افزایش یافته است. در این دوره، توبیاس زوینگمان، متخصص هوش مصنوعی، به شما آموزش می‌دهد که چگونه گردش‌کارهای هوش مصنوعی آماده برای محیط عملیاتی (Production) را با استفاده از n8n و Ollama بسازید و تمام داده‌های خود را در زیرساخت‌های محلی نگه دارید. در این دوره، یک دید کلی پروژه‌محور و کاربردی از ساخت یک خط لوله اتوماسیون امن کسب خواهید کرد که برای متخصصان IT، مهندسان داده و کارشناسان اتوماسیون در حوزه‌های مالی، بهداشت و درمان و سایر صنایع دارای قوانین نظارتی سخت‌گیرانه ایده‌آل است.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • گردش‌کارهای هوش مصنوعی آفلاین که واقعاً کار می‌کنند Offline AI workflows that actually work

  • چگونه کارهای تکراری اسناد را با هوش مصنوعی محلی خودکار کنیم How to automate document busywork with local AI

  • راه‌اندازی و مبانی: هوش مصنوعی محلی با Ollama Setup and basics: Local AI with Ollama

1. ساخت اولین گردش‌کار امن هوش مصنوعی 1. Building Your First Secure AI Workflow

  • اعتبارسنجی داده‌ها و مدیریت خطا در گردش‌کارهای هوش مصنوعی Data validation and error handling for AI workflows

  • چرا هوش مصنوعی محلی برای اتوماسیون امن اهمیت دارد Why local AI matters for secure automation

  • چگونه یک خط لوله پردازش اسناد با هوش مصنوعی محلی طراحی کنیم How to design a document processing pipeline with local AI

  • اجرای n8n به‌صورت محلی روی سیستم شما Getting n8n running locally on your machine

2. الگوهای پیشرفته گردش‌کار 2. Advanced Workflow Patterns

  • مقیاس‌پذیری گردش‌کار اتوماسیون هوش مصنوعی محلی Scaling your local AI automation workflow

  • چگونه زنجیره‌های هوش مصنوعی چندمرحله‌ای برای وظایف پیچیده اتوماسیون بسازیم How to create multistep AI chains for complex automation tasks

  • استقرار گردش‌کارهای امن هوش مصنوعی محلی در محیط عملیاتی Deploying secure local AI workflows to production

  • بهینه‌سازی عملکرد Optimizing performance

نکات نصب و منابع Setup Tips and Resources

نمایش نظرات

آموزش اجرای گردش‌کارهای هوش مصنوعی محلی با n8n و Ollama
جزییات دوره
1h 6m
11
(آخرین آپدیت)
4,927
- 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

Tobias Zwingmann Tobias Zwingmann

Tobias Zwingmann یک متخصص هوش مصنوعی، نویسنده و دانشمند ارشد سابق داده است.

توبیاس یک شریک مدیریتی در RAPYD.AI است، یک شرکت مشاوره هوش مصنوعی مستقل و بی طرف از فروشنده و متخصص در نمونه سازی، توسعه، استراتژی و آموزش هوش مصنوعی. او به‌عنوان یک دانشمند ارشد سابق داده، قدرت هوش مصنوعی را برای متحول کردن کسب‌وکارها و همچنین مشکلات رویکرد فناوری اول را دیده است. امروز، او با مشتریان در سرتاسر جهان کار می‌کند تا به آنها کمک کند تا در دنیای مبتنی بر هوش مصنوعی پیشرفت کنند و کسب‌وکارشان را در آینده حفظ کنند – در حالی که به جای جایگزینی افراد، بر توانمندسازی افراد تمرکز می‌کند.