توسعه Mistral AI - هوش مصنوعی با Mistral ،LangChain و Ollama
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- راهاندازی و پیکربندی Mistral AI و Ollama به صورت محلی برای کاربردهای هوش مصنوعی.
- استخراج و پردازش متن از فایلهای PDF، ورد و TXT برای جستجوی هوش مصنوعی
- تبدیل متن به تعبیه بردارها برای بازیابی کارآمد مستندات
- پیادهسازی جستجوی مجهز به هوش مصنوعی با استفاده از LangChain و ChromaDB
- توسعه سیستم بازیابی نسل افزوده (RAG) برای بهبود پاسخهای هوش مصنوعی
- ایجاد سرور بکاند FastAPI برای پردازش کوئریهای هوش مصنوعی و بازیابی مستندات
- طراحی یک رابط کاربری تعاملی با استفاده از Streamlit برای بازیابی دانش مجهز به هوش مصنوعی
- یکپارچهسازی Mistral AI با LangChain برای تولید پاسخهای متنی مرتبط
- بهینهسازی عملکرد جستجوی هوش مصنوعی برای نتایج سریعتر و دقیقتر
- استقرار و اجرای دستیار محلی مجهز به هوش مصنوعی برای یوزکیسهای واقعی
پیشنیازهای دوره
- دانش اولیه از پایتون توصیه میشود اما الزامی نیست.
- آشنایی با APIs و درخواستهای HTTP مفید است اما اختیاری است.
- یک کامپیوتر با حداقل رم هشت گیگ (16GB برای عملکرد بهتر توصیه میشود).
- ویندوز، سیستم عامل مک یا لینوکس با نصب پایتون 3.8 و بالاتر
- درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی نکته مثبتی است اما ضروری نیست.
- تجربه قبلی با Ollama و LangChain یا Mistral AI ضروری نیست.
- تمایل به یادگیری و تست اپلیکیشنهای مجهز به هوش مصنوعی
- دسترسی ادمین برای نصب ابزارهای مورد نیاز مانند FastAPI و Streamlit و ChromaDB
- یک ارتباط اینترنتی پایدار برای دانلود مدلها و وابستگیهای لازم
- کنجکاوی و اشتیاق برای ساخت اپلیکیشنهای جستجوی مجهز به هوش مصنوعی
توضیحات دوره
آیا آمادهاید اپلیکیشنهای مجهز به هوش مصنوعی را با Mistral AI و LangChain و Ollama بسازید؟ این دوره طراحی شده تا به شما کمک کند به توسعه هوش مصنوعی محلی با استفاده از بازیابی نسل افزوده (RAG)، جستجوی مستندات، تعبیه بردارها و بازیابی دانش با استفاده از FastAPI و ChromaDB و Streamlit تسلط پیدا کنید. شما یاد خواهید گرفت چگونه فایلهای PDF و DOCX و TXT را پردازش کنید، جستجوی هوش مصنوعی محور را پیاده کنید و یک دستیار کاملاً تابعی مجهز به هوش مصنوعی را مستقر کنید، در حالی که همه موارد را به صورت محلی برای حداکثر حریم خصوصی و امنیت اجرا میکنید.
آنچه در این دوره خواهید آموخت؟
- راهاندازی و پیکربندی Mistral AI و Ollama برای توسعه مجهز به هوش مصنوعی محلی
- استخراج و پردازش متن از مستندات با استفاده از تجزیه فایلهای PDF و DOCX و TXT
- تبدیل متن به تعبیهها با استفاده از sentence-transformers و مدلهای Hugging Face
- ذخیره و بازیابی مستندات برداری شده به طور کارآمد با استفاده از ChromaDB برای جستجوی هوش مصنوعی
- پیادهسازی بازیابی نسل افزوده (RAG) برای افزایش دقت پاسخهای مجهز به هوش مصنوعی
- توسعه APIs هوش مصنوعی محور با FastAPI برای مدیریت یکپارچه کوئری هوش مصنوعی
- ایجاد یک رابط چتبات تعاملی هوش مصنوعی با استفاده از Streamlit برای جستجوی مبتنی بر مستندات
- بهینهسازی عملکرد هوش مصنوعی محلی برای جستجو و زمان پاسخ سریعتر
- بهبود دقت جستجوی هوش مصنوعی با استفاده از تعبیههای پیشرفته و تکنیکهای گسترش کوئری
- استقرار و اجرای یک دستیار هوش مصنوعی خودمیزبانی شده برای اپلیکیشنهای مجهز به هوش مصنوعی و بدون استفاده از ابر
فناوریها و ابزارهای کلیدی مورد استفاده
- Mistral AI - مدل LLM قدرتمند متن باز برای اپلیکیشنهای محلی هوش مصنوعی
- Ollama - اجرای مدلهای هوش مصنوعی به صورت محلی بدون وابستگی به APIs ابری
- LangChain - فریمورکی برای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی مبتنی بر بازیابی و پیادهسازی RAG
- ChromaDB - پایگاه داده برداری برای ذخیره تعبیهها و بهبود جستجوی مجهز به هوش مصنوعی
- Sentence-Transformers - تعبیه مدلها برای بازیابی بهتر متن و جستجوی سمانتیک
- FastAPI - فریمورک API با کارایی بالا برای ساخت اندپوینتهای جستجوی مجهز به هوش مصنوعی
- Streamlit - ایجاد رابطهای کاربری تعاملی برای جستجوهای هوش مصنوعی برای کوئریهای مبتنی بر مستندات
- پایتون - زبان اصلی برای توسعه هوش مصنوعی، یکپارچهسازی API و اتوماسیون
چرا این دوره را انتخاب کنید؟
- جستجوی مجهز به هوش مصنوعی و بازیابی دانش - ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مبتنی بر مستندات که پاسخهای دقیق و هوش مصنوعی محور ارائه میدهند.
- هوش مصنوعی خودمیزبانی شده و حریم خصوصی محور - بدون هزینههای OpenAI API یا نگرانیهای حریم خصوصی داده - همه موارد به صورت محلی اجرا میشود.
- توسعه عملی هوش مصنوعی - یادگیری با ساخت پروژههای واقعی هوش مصنوعی با LangChain و Ollama و Mistral AI
- استقرار اپلیکیشنهای هوش مصنوعی با APIs و رابط کاربری - ایجاد سرویسهای مجهز به هوش مصنوعی با FastAPI و رابطهای کاربر پسند هوش مصنوعی با Streamlit
- بهینهسازی عملکرد جستجوی هوش مصنوعی - پیادهسازی بهینهسازی کوئری، تعبیههای بهتر و تکنیکهای بازیابی سریع
این دوره مناسب چه افرادی است؟
- توسعهدهندگان هوش مصنوعی و مهندسان یادگیری ماشین که میخواهند اپلیکیشنهای مجهز به هوش مصنوعی محلی بسازند.
- برنامهنویسان پایتون و مهندسان نرمافزار که میخواهند هوش مصنوعی خودمیزبانی شده را با Mistral و LangChain بررسی کنند.
- کارآفرینان فناوری و استارتاپها که به دنبال راهحلهای هوش مصنوعی مقرون به صرفه و بدون استفاده از ابر هستند.
- حرفهایهای امنیت سایبری و کاربران دقیق در حریم خصوصی که به هوش مصنوعی محلی بدون نشت داده نیاز دارند.
- دانشمندان داده و پژوهشگرانی که روی جستجوی مستندات و بازیابی دانش مجهز به هوش مصنوعی کار میکنند.
- دانشجویان و عاشقان هوش مصنوعی که مشتاق یادگیری پیادهسازی عملی هوش مصنوعی با پروژههای واقعی هستند.
نتیجه دوره - ساخت راهحلهای واقعی هوش مصنوعی
در پایان دوره، شما یک دستیار دانش کاملاً تابعی مجهز به هوش مصنوعی خواهید داشت که قادر به جستجو، بازیابی، خلاصهسازی و پاسخگویی به سؤالات از مستندات است، در حالی که همه موارد بهطور کامل آفلاین اجرا میشود.
اکنون در دوره شرکت کرده و شروع به تسلط به Mistral AI و LangChain و Ollama برای اپلیکیشنهای محلی مجهز به هوش مصنوعی کنید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- کسی که به هوش مصنوعی کنجکاو است و میخواهد اپلیکیشنهای عملی هوش مصنوعی بدون تجربه قبلی بسازد.
- دانشجویان و یادگیرندگانی که مشتاق کسب تجربه عملی با ابزارهای جستجوی مجهز به هوش مصنوعی هستند.
- حرفهایهای امنیت سایبری و کاربران دقیق در حریم خصوصی که مدلهای محلی هوش مصنوعی را به راهحلهای ابری ترجیح میدهند.
- برنامهنویسان پایتون که به دنبال ارتقای مهارتهای خود با فریمورکهای هوش مصنوعی مانند LangChain هستند.
- پژوهشگران و کارکنان دانش که به دستیارهای جستجوی مستندات مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز دارند.
- کارآفرینان فناوری و استارتاپها که به دنبال راهحلهای هوش مصنوعی خودمیزبانی شده هستند.
- مهندسان بکاند که میخواهند APIs مجهز به هوش مصنوعی را با FastAPI پیادهکنند.
- توسعهدهندگان نرمافزار که علاقهمند به ساخت سیستمهای بازیابی مستندات هوش مصنوعی محور هستند.
- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال یکپارچهسازی جستجوی هوش مصنوعی در پروژههای واقعی هستند.
- علاقهمندان و توسعهدهندگان هوش مصنوعی که میخواهند اپلیکیشنهای مجهز به هوش مصنوعی محلی بسازند.
توسعه Mistral AI - هوش مصنوعی با Mistral ،LangChain و Ollama
-
Mistral AI چیست؟ - بررسی مدلهای Mistral 7B و Mistral-Instruct و Mixtral 02:36
-
Ollama چیست؟ چگونه امکان اجرای LLMs بهطور محلی را فراهم میکند؟ 01:29
-
چرا از Ollama برای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی محلی استفاده کنیم؟ مزایا و منافع حریم خصوصی 01:12
-
Mistral AI چگونه با GPT-4 و LLaMA مقایسه میشود؟ 02:18
-
نصب Ollama و اجرای Mistral به صورت محلی - راهاندازی گام به گام 07:26
-
شروع و اجرا با پایتون 39:29
-
نصب و پیکربندی Ollama برای اجرای Mistral AI به صورت محلی 04:31
-
نصب کتابخانههای پایتون مورد نیاز 05:00
-
اجرای تست کوئری برای اعتبارسنجی عملکرد Mistral AI 03:45
-
استخراج متن از فایلهای PDFs، ورد و TXT 08:18
-
تبدیل متن به تعبیهها برای جستجوی سریع (با استفاده از LangChain + ChromaDB) 06:55
-
ذخیره مستندات ایندکسگذاری شده برای بازیابی کارآمد 04:56
-
ساخت پایپ لاین جستجوی برداری برای یافتن مستندات مرتبط 04:29
-
پیادهسازی بازیابی نسل افزوده (RAG) برای بهبود پاسخها 05:20
-
اتصال Mistral AI از طریق LangChain برای تولید خلاصههای مجهز به هوش مصنوعی 05:12
-
ایجاد اندپوینت API برای پردازش کوئریهای کاربر 07:23
-
یکپارچهسازی بازیابی مستندات با Mistral AI 01:48
-
تست API با استفاده از Postman یا درخواستهای پایتون 04:18
-
Streamlit، قابلیت آپلود فایل و رابط شبیه چت برای کوئریهای کاربر 06:52
مشخصات آموزش
توسعه Mistral AI - هوش مصنوعی با Mistral ،LangChain و Ollama
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:19
- مدت زمان :02:03:17
- حجم :765.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy