آموزش‌ها و راهنماهای کاربردی برای استفاده از هوش مصنوعی، API درواره، مدل‌های پیشرفته و ابزارهای توسعه، به‌صورت گام‌به‌گام و عملی. توجه: آموزش‌های این مقاله با هدف یادگیری و آشنایی با فناوری‌های هوش مصنوعی ارائه شده‌اند. اجرای دستورالعمل‌ها، کدها و تنظیمات معرفی‌شده بر عهده کاربر است و درواره مسئولیتی در قبال نتایج، خطاها یا خسارت‌های احتمالی ناشی از استفاده از آن‌ها ندارد.
آموزش و راهنما
یادگیری بدون نظارت روشی در یادگیری ماشین است که بدون برچسب‌های از پیش تعیین‌شده، ساختار و الگوهای پنهان داده را کشف می‌کند. در این راهنمای جامع با خوشه‌بندی، K-Means، DBSCAN، PCA، تشخیص ناهنجاری و پروژه عملی بخش‌بندی مشتریان با Python و Scikit-learn آشنا می‌شوید.
آموزش و راهنما
یادگیری تقویتی روشی در هوش مصنوعی است که در آن یک عامل با آزمون‌وخطا، دریافت پاداش و تعامل با محیط یاد می‌گیرد چه تصمیمی بگیرد. در این راهنمای جامع با مفاهیم Agent، State، Action، Reward، الگوریتم Q-Learning، یادگیری تقویتی عمیق، PPO، RLHF و یک پروژه عملی Python آشنا می‌شوید.
آموزش و راهنما
دیتاست چیست و چگونه برای هوش مصنوعی یک مجموعه‌داده باکیفیت بسازیم؟ در این راهنمای جامع با انواع دیتاست، روش جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده، تقسیم Train و Validation و Test، جلوگیری از Data Leakage، کنترل کیفیت و ساخت یک دیتاست واقعی فارسی با Python و API درواره آشنا می‌شوید.
آموزش و راهنما
GPU یا پردازنده گرافیکی یکی از مهم‌ترین اجزای زیرساخت هوش مصنوعی است؛ اما چرا مدل‌های AI به کارت گرافیک نیاز دارند و چه مقدار VRAM برای اجرای آن‌ها لازم است؟
آموزش و راهنما
مدل دیفیوژن یکی از مهم‌ترین فناوری‌های پشت ابزارهای تولید تصویر و ویدئو با هوش مصنوعی است. در این راهنمای جامع، فرایند افزودن و حذف نویز، DDPM، DDIM، Latent Diffusion، Stable Diffusion، U-Net، VAE، Flow Matching را همراه با مثال عملی و کد پایتون بررسی می‌کنیم.
آموزش و راهنما
ترنسفورمر معماری اصلی بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی مدرن مانند GPT، BERT، Llama و Gemini است. در این راهنمای جامع، معماری Transformer، مکانیزم Attention و Self-Attention، نقش Encoder و Decoder، محاسبات Q، K و V، محدودیت طول کانتکست و کاربرد آن در را همراه با مثال و کد پایتون بررسی می‌کنیم.
آموزش و راهنما
vLLM یک موتور متن‌باز و پربازده برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ و ارائه آن‌ها از طریق API است. در این راهنمای عملی، نصب vLLM، اجرای مدل، ساخت API سازگار با OpenAI، اتصال با پایتون، استفاده از Docker، مدیریت GPU، افزایش توان پاسخ‌گویی و تفاوت آن با Ollama و API درواره را بررسی می‌کنیم.
آموزش و راهنما
MLOps مجموعه‌ای از روش‌ها و ابزارها برای آزمایش، نسخه‌بندی، استقرار، پایش و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین است. در این راهنمای عملی، چرخه MLOps، تفاوت آن با DevOps و LLMOps و پیاده‌سازی نمونه با MLflow و API درواره را بررسی می‌کنیم.
آموزش و راهنما
CrewAI یک فریم‌ورک متن‌باز پایتون برای ساخت AI Agent و سیستم‌های چندعاملی است. در این آموزش با مفاهیم Agent، Task، Crew، Process و Flow آشنا می‌شوید و یک تیم سه‌عاملی واقعی را به API درواره متصل می‌کنید.
آموزش و راهنما
Vercel AI SDK یک ابزار متن‌باز TypeScript برای ساخت اپلیکیشن‌ها، چت‌بات‌ها و Agentهای هوش مصنوعی است. در این آموزش با Next.js، React، Streaming و API سازگار با OpenAI درواره یک چت‌بات فارسی واقعی می‌سازیم. عنوان متا:
آموزش و راهنما
Swagger و OpenAPI به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند ساختار API، ورودی‌ها، پاسخ‌ها، احراز هویت و خطاها را به‌صورت استاندارد مستند کنند. در این آموزش، تفاوت Swagger و OpenAPI را بررسی می‌کنیم و یک API واقعی تولید متن با FastAPI، Swagger UI و API درواره می‌سازیم.
آموزش و راهنما
Rate Limit یا محدودیت نرخ مشخص می‌کند یک کاربر یا نرم‌افزار در بازه زمانی معین چه تعداد درخواست یا توکن می‌تواند به API ارسال کند. در این راهنمای تخصصی با RPM، TPM، خطای 429، الگوریتم‌های Token Bucket، Exponential Backoff، Jitter، کنترل هم‌زمانی و معماری صف برای APIهای هوش مصنوعی آشنا می‌شوید.