توضیحات

آموزش ساخت عوامل هوشمند با LangChain و LangGraph

نام دوره : AI Agents: Develop Autonomous AI Agents with LangGraph [NEW]

پیش‌نیاز

• آشنایی با پایتون (یا هر زبان برنامه‌نویسی شیءگرا و مدرن)
• دانش پایه در مورد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی

توضیحات دوره

استاد توسعه عوامل هوشمند: ساخت عوامل مقیاس‌پذیر با استفاده از LangChain و LangGraph

آیا آماده‌اید مهارت‌های خود را متحول کنید و قدرت هوش مصنوعی را برای توسعه عوامل هوشمند پیشرفته به کار بگیرید؟

این دوره با دقت طراحی شده تا دانش شما را از سطح مبتدی به پیشرفته ارتقا دهد و شما را قادر سازد عوامل هوشمند مقیاس‌پذیر با LangChain و LangGraph ایجاد کنید.

چه توسعه‌دهنده باشید، چه دانشمند داده یا علاقه‌مند به فناوری، این دوره ابزارهایی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا عوامل هوشمند با عملکرد بالا برای کاربردهای مختلف بسازید.

آنچه در آموزش ساخت عوامل هوشمند با LangChain و LangGraph خواهید آموخت:

1. ساخت عوامل هوشمند:
   مفاهیم پایه عوامل هوشمند و اهمیت آن‌ها در صنایع مختلف.
2. تحلیل عمیق عوامل:
   کشف اصول اساسی، ویژگی‌های کلیدی و موارد استفاده متنوع عوامل هوشمند.
3. ایجاد اولین عامل ساده:
   یادگیری نحوه ساخت اولین عامل هوشمند ساده با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM).
4. آشنایی با LangGraph:
   بررسی اجزای سازنده، مولفه‌های اصلی و نحوه استفاده از LangGraph برای توسعه عوامل هوشمند پیشرفته.
5. ساخت عوامل با LangGraph:
   راهنمای گام‌به‌گام برای ساخت عوامل با استفاده از LangGraph، از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته.
6. ساخت عامل جامع برای گزارش‌دهی مالی و تحقیق:
   ایجاد یک عامل هوشمند کامل که داده‌های مالی را جمع‌آوری، تحلیل و گزارش می‌کند و همچنین تحقیقات رقابتی برای ارائه بینش‌های عملی انجام می‌دهد.
7. تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته:
   تسلط بر استراتژی‌های پیشرفته برای اطمینان از کارایی، مقیاس‌پذیری و عملکرد بالای عوامل هوشمند.

دوره آموزش ساخت عوامل هوشمند با LangChain و LangGraph برای چه کسانی است:

• توسعه‌دهندگان: ارتقای توانایی‌های برنامه‌نویسی با ابزارها و تکنیک‌های مبتنی بر هوش مصنوعی.
• دانشمندان داده: به‌کارگیری مهارت‌های علمی داده برای ایجاد عوامل هوشمند پیچیده.
• علاقه‌مندان به فناوری: کشف دنیای جذاب عوامل هوشمند و کاربردهای آن‌ها در صنایع مختلف.
• دانشجویان و پژوهشگران: کسب مهارت‌ها و دانش عملی که مکمل تحصیلات و تحقیقات شما باشد.

بخشی از دوره :