دوره آموزش مهندس هوش مصنوعی | تولید نرم افزارهای هوشمند

آموزش مهندس هوش مصنوعی

“از مفاهیم پایه تا ساخت سیستم های هوشمند”

هدف دوره : 
آموزش مهندسان و توسعه دهندگان برای تسلط بر طراحی، پیاده سازی و بهینه سازی سیستم های هوشمند مبتنی بر مدل های زبانی بزرگ (LLMها) با ترکیب مفاهیم پایه، ابزارهای پیشرفته وپروژه های واقعی، به منظور تبدیل چالش های دنیای امروز به راه حل های نوآورانه فردا.

در این دوره هدف شناخت و استفاده از روش های معروف و کاربردی در تولید و توسعه نرم افزارها خواهد بود. شما با یادگیری نحوه استفاده از انواع روش ها و ابزارها در تولید و توسعه نرم افزار می توانید محصولات توسعه یافته برپایه هوش مصنوعی داشته باشید.

پیش نیاز دوره : تجربه برنامه نویسی با زبان های برنامه نویسی و علاقه به یادگیری مطالب جدید

مدت زمان دوره : 54 ساعت

سرفصل دوره: مهندس هوش مصنوعی

فصل اول : مفاهیم پایه و معماری‌های هوش مصنوعی

     1.تاریخچه و تحولات کلیدی

• از شبکه‌های عصبی تا ترنسفورمرها و LLMها
• تفاوت‌های AI، ML، DL و نقش مدل‌های پایه (GPT-4، LLaMA)

.2     معماری‌های پیشرفته

• مکانیزم Attention  در ترنسفورمرها
• مقایسه LLMها با مدل‌های قدیمی (BERT، RNN)

فصل دوم : مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) — پیاده‌سازی و بهینه‌سازی

      1. استقرار عملی

• راه‌اندازی مدل‌های متن‌باز  (HuggingFace، vLLM)
• مدیریت منابع سخت‌افزاری (GPU/TPU) و کاهش هزینه‌ها

      2. مقایسه فنی

• جدول مقایسه GPT-4، Claude، Gemini (پارامترها، هزینه استنتاج)
• عملکرد در تولید کد، استدلال، و پردازش زبان

فصل سوم :  Model Context Protocol (MCP)

      1. مفاهیم پایه و معماری

• تعریف MCP و نقش آن در کنترل خروجی‌های مدل
• تفاوت MCP با روش‌های سنتی (Prompt Engineering)

      2. الگوهای طراحی

• قالب‌بندی متن (Structured Prompting) برای کاهش توهمات
• یکپارچه‌سازی MCP با RLHF (آموزش مبتنی بر بازخورد انسانی)

      3.پیاده‌سازی پیشرفته

• استفاده از MCP در سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent)
• مطالعه موردی: بهبود دقت پاسخ‌ها در چت‌بات‌های سازمانی

فصل چهارم :  Retrieval-Augmented Generation (RAG)

      1. مبانی RAG

• نقش جاسازی‌های متنی (Embeddings) و پایگاه‌داده‌های وکتوری (Pinecone، FAISS)
• معماری RAG: ترکیب بازیابی دانش با تولید پاسخ

     2.پیاده‌سازی عملی

• مراحل ساخت سیستم RAG : از استخراج داده تا استقرار
• بهینه‌سازی عملکرد: کاهش تأخیر و افزایش دقت

     3. کاربردهای پیشرفته

• RAG  برای اسناد تخصصی (حقوقی، پزشکی)
• یکپارچه‌سازی با ابزارهای Low-Code (مانند LangChain)

فصل پنجم : پروژه‌های عملی

     1.پروژه سیستم پاسخگویی به سوالات QA مبتنی بر RAG

• اتصال به پایگاه دانش داخلی شرکت
• استقرار با استفاده از LlamaIndex و ChromaDB

   .2 پروژه طراحی چت‌بات با MCP

• کنترل پاسخ‌ها با قوانین سازمانی
• ادغام با سرویس‌های خارجی (APIها، دیتابیس)

فصل ششم : آینده مهندسی نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی

. 1    مهارت‌های کلیدی

• انتقال از کدنویسی به طراحی سیستم‌های هوشمند
• ادغام LLMOps  در فرآیندهای توسعه

.2   چالش‌های اخلاقی و امنیتی

• مدیریت ریسک‌های توهمات (Hallucinations)
• حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های مبتنی بر LLM

فصل هفتم : نوآوری‌های پیشرو در هوش مصنوعی و ابزارهای آینده

این فصل به تکنولوژی‌ها و ابزارهای نوظهور اختصاص دارد که تحولات آینده صنعت نرم‌افزار را شکل خواهند داد.

  1. پلتفرم‌های اتوماسیون هوشمند (Low-Code/No-Code)

• n8n:
• ساخت اتوماسیون‌های پیچیده با اتصال به مدل‌های LLM ) مثال: یکپارچه‌سازی ChatGPT با پایگاه داده یا ایمیل(
• استفاده در سناریوهایی مثل پاسخگویی خودکار به مشتریان یا پردازش داده‌های غیرساختاریافته.
• Zapier + AI:
• افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی به فرآیندهای موجود (مثال: تولید متن یا تحلیل احساسات).

. 2   ابزارهای توسعه سریع مبتنی بر AI

• عامل‌های خودمختار پیشرفته AI Agents  :
• AutoGPT و BabyAGI  : طراحی سیستم‌هایی که به‌صورت خودکار اهداف پیچیده را و اجرا می‌کنند.
• CrewAI :  هماهنگی بین چندین عامل برای انجام پروژه‌های تیمی.
• کدنویسی زنده با AI :
• ابزارهایی مثل GPT-Engineer  و Smol Developer  که از توضیحات متنی، کد کامل تولید می‌کنند.

. 3    فناوری‌های ترکیبی (Hybrid AI)

• LLMهای سبک‌وزن و بهینه‌شده:
• مدل‌هایی مانند Mistral 7B  و Phi-3  مایکروسافت برای اجرا روی دستگاه‌های ضعیف.
• تکنیک Mixture of Experts (MoE)  برای کاهش هزینه استنتاج.
• ابزارهای تولید Synthetic Data :
• استفاده از ChatGPT  یا Claude  برای تولید داده‌های آموزشی مصنوعی در حوزه‌های حساس (مثلاً پزشکی).

.4    ابزارهای امنیتی و اخلاق‌محور

• AI Guardrails
• کتابخانه‌هایی مثل Guardrails AI  برای محدودسازی خروجی‌های مدل و جلوگیری از توهمات.
• یکپارچه‌سازی با سیستم‌های MCP و  RAG  
• فناوری‌های تشخیص محتوای ساخته‌شده با  AI :
• ابزارهایی مانند GPTZero  و Hive AI  برای شناسایی متن/تصویر تولیدشده توسط هوش مصنوعی.

    5. تحولات در پردازش چندرسانه‌ای (Multimodal AI)

• مدل‌های همه‌کاره:
• GPT-4o (پردازش متن، صوت، تصویر در یک معماری) و Gemini 1.5 Pro 
• تولید ویدئو با   AI:
• ابزارهای  Sora (OpenAI) و Runway Gen-3  برای تولید ویدئوهای کوتاه از متن.

   6. ابزارهای متن‌باز پیشرفته

• Llama 3  و اکوسیستم متا:
• آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های متن‌باز با هزینه پایین.
• Ollama :
• اجرای آسان مدل‌های LLM روی سیستم لوکال

دوره کاملا کاربردی و منطبق با پیشرفت ها و ترندهای روز دنیا در حوزه هوش مصنوعی پیش خواهد رفت.