بوت‌کمپ کامل هوش مصنوعی عاملی با LangGraph و LangChain

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول اساسی هوش مصنوعی عاملی و نحوه طراحی ایجنت‌های هوشمند و خودکار برای انجام تسک‌های واقعی
• تسلط به ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی با استفاده از LangGraph، شامل ایجاد گردش‌کارها، مدیریت state ایجنت، حافظه و رفتار رویداد محور
• توسعه و استقرار سیستم‌های مشارکتی چند ایجنتی که بتوانند ارتباط برقرار کنند، استدلال نمایند و مسائل پیچیده را به صورت گروهی حل کنند.
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی برای ایجاد اپلیکیشن‌های قدرتمند عاملی مانند ایجنت‌های پژوهشی مستقل، سیستم‌های اتوماسیون تسک و دستیارهای بازیابی دانش

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه از برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، توابع و کلاس‌ها)
• درک APIs و سرویس‌های RESTful (سطح پایه)
• آشنایی با مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند OpenAI، مدل‌های Hugging Face و غیره
• کنجکاوی و تمایل به ساخت اپلیکیشن‌های واقعی هوش مصنوعی - بدون نیاز به تجربه قبلی با LangGraph

توضیحات دوره

آیا آینده هوش مصنوعی که در آن ایجنت‌های هوشمند می‌توانند فکر کنند، عمل کنند و به‌صورت خودکار برای حل تسک‌های پیچیده همکاری کنند، شما را هیجان‌زده کرده است؟ پس به بوت‌کمپ کامل هوش مصنوعی عاملی با LangGraph و LangChain خوش آمدید. این یک مسترکورس برای تسلط به هنر ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی عاملی از ابتدا است.

این دوره برای آموزش همه مطالب درباره هوش مصنوعی عاملی، LangGraph و LangChain - دو فریمورک قدرتمند برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی هوشمند و سیستم‌های چند ایجنتی طراحی شده است.

شما ابتدا اصول اولیه هوش مصنوعی عاملی و تفاوت آن با مدل‌های سنتی هوش مصنوعی، کامپوننت‌های کلیدی ایجنت‌ها (حافظه، ابزارها، تصمیم‌گیری) و یوزکیس های واقعی آن را خواهید آموخت. سپس به صورت عمیق وارد LangGraph خواهید شد، فریمورکی نوین که به شما کمک می‌کند گردش‌کارهای پیچیده ایجنت را با استفاده از نمودارها، رویدادها و ترنزیشن‌های state طراحی کنید. همچنین یاد خواهید گرفت چگونه قدرت LangChain را با LangGraph ترکیب کرده و اپلیکیشن‌های عاملی آماده برای تولید بسازید.

در طول دوره، پروژه‌های واقعی را گام به گام می‌سازید، از جمله:

• ایجاد ایجنت‌های هوشمند تک با قابلیت حافظه و استفاده از ابزارها
• طراحی سیستم‌های مشارکتی چند ایجنتی با انتقال پیام و اهداف مشترک
• پیاده‌سازی دستیارهای پژوهش مستقل، ربات‌های اتوماسیون تسک و ایجنت‌های بازیابی نسل افزوده (RAG)

شما فقط تئوری را یاد نمی‌گیرید، بلکه چندین اپلیکیشن عاملی end-to-end را ساخته و مستقر کرده و در ساخت سیستم‌های قدرتمند هوش مصنوعی، تجربه واقعی کسب خواهید کرد.

در پایان دوره، توانایی و اعتمادبه‌نفس لازم برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی شخصی خود و استقرار اپلیکیشن‌های پیچیده عاملی در حوزه‌های مختلف مانند جستجو، پژوهش، برنامه‌ریزی تسک، پشتیبانی مشتری و غیره را خواهید داشت.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مفاهیم اساسی پشت هوش مصنوعی عاملی و نحوه عملکرد ایجنت‌های هوشمند
• تسلط عملی به LangGraph و LangChain برای ساخت سیستم‌های ایجنت
• ساخت گردش‌‌کارهای هوش مصنوعی مستقل و رویداد محور با حافظه، استدلال و ابزارها
• استقرار و بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های تک‌ ایجنتی و چند ایجنتی
• تجربه پروژه‌ عملی با ایجنت‌های RAG، ایجنت های پژوهش خودکار و موارد دیگر

چرا این دوره را بگذرانید؟

• یادگیری عملی مبتنی بر پروژه - ساخت اپلیکیشن‌های واقعی ایجنت هوش مصنوعی، نه فقط مثال‌های ساده
• کامل و مبتدی‌ پسند - طراحی شده برای همراهی شما از سطح مبتدی تا بیلدر ایجنت پیشرفته
• مهارت‌های واقعی - یادگیری تکنیک‌هایی که شرکت‌ها برای محصولات نسل بعدی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
• فناوری‌های پیشرفته - تسلط به جدیدترین نوآوری‌ها در ارکستراسیون ایجنت هوش مصنوعی با LangGraph و LangChain

اگر شما توسعه‌دهنده، دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی یا علاقه‌مند به فناوری هستید که می‌خواهید مهارت‌های خود را برای آینده تضمین کنید و اپلیکیشن‌های پیشرفته هوش مصنوعی بسازید، این دوره برای شما مناسب است.

همین حالا در دوره شرکت کرده و همین امروز آینده خود را با ایجنت‌های هوشمند هوش مصنوعی بسازید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند گردش‌کارهای ایجنت هوش مصنوعی پیشرفته و اپلیکیشن‌های خودکار بسازند.
• دانشمندان داده و پژوهشگرانی که می‌خواهند رفتار عاملی را در پروژه‌های داده‌ محور خود یکپارچه کنند.
• علاقه‌مندان و دانشجویانی که مشتاق بررسی نسل بعدی توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی با پروژه‌های عملی و کاربردی هستند.
• مهندسان نرم‌افزار که علاقه‌مند به یادگیری نحوه ارکستراسیون سیستم‌های چند ایجنتی با فریمورک‌های مدرن مانند LangGraph هستند.