آموزش کامل هوش مصنوعی و ChatGPT – The Complete AI Guide

قدم اول: مبانی هوش مصنوعی و تنظیم ذهن (AI Foundation) در ابتدای مسیر، کاربر وارد مرحله‌ای می‌شود که هدف آن درک مفهومی هوش مصنوعی است. در این مرحله یاد می‌گیرید: • هوش مصنوعی دقیقاً چیست و چیست نیست • Generative AI چگونه کار می‌کند • مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چگونه پاسخ تولید می‌کنند • چرا خروجی‌ها تغییر می‌کنند و به چه چیزی وابسته‌اند هدف این قدم این نیست که سیستم بسازید؛ هدف این است که ذهن شما برای AI درست تنظیم شود.

آموزش مهندسی LLM و مدل‌های زبانی بزرگ

قدم دوم: مهندسی مدل‌های زبانی (LLM Engineering) بعد از درک مفاهیم پایه، وارد لایه فنی‌تری می‌شوید. در این مرحله: • ساختار LLMها را عمیق‌تر می‌فهمید • با مفاهیمی مثل Context، Token، RAG و محدودیت‌ها آشنا می‌شوید • یاد می‌گیرید چگونه با LLM به‌صورت چندمرحله‌ای تعامل کنید این مرحله پایه فکری و فنی لازم برای ورود به دنیای Agentها را می‌سازد.

مهندسی Agentic AI – ساخت عامل‌های هوشمند مستقل از صفر تا پروژه واقعی

قدم سوم: مهندسی Agentهای هوش مصنوعی (Agentic AI) این مرحله، قلب مسیر یادگیری هوش مصنوعی منتور است. در این قدم: • یاد می‌گیرید Agent چیست و چه تفاوتی با یک چت‌بات ساده دارد • با منطق تصمیم‌گیری، State Machine و Memory آشنا می‌شوید • یاد می‌گیرید Agent چگونه ابزار استفاده می‌کند • و چگونه می‌تواند به‌صورت چندمرحله‌ای فکر و عمل کند در این مرحله، هوش مصنوعی از یک «ابزار پاسخ‌دهنده» به یک سیستم تصمیم‌گیرنده تبدیل می‌شود.

مسیر مهندسی هوش مصنوعیMLOps

قدم چهارم: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در محیط واقعی (Production) در آخرین مرحله، یاد می‌گیرید چگونه آنچه ساخته‌اید را به دنیای واقعی بیاورید. در این مرحله: • با مفاهیم Deployment و Scaling آشنا می‌شوید • خطاها و محدودیت‌های سیستم‌های AI را مدیریت می‌کنید • منطق Monitoring و پایداری را می‌فهمید • و یاد می‌گیرید AI را به سایت، بات یا محصول واقعی متصل کنید این مرحله تفاوت بین «دمو» و «محصول» را مشخص می‌کند.