دوره Qdrant Essentials یه آموزش کاربردیه برای یادگیری Vector Search؛ سیستمی که به جای تطبیق کلمات، معنی و مفهوم داده‌ها رو درک می‌کنه. تو این دوره، از صفر embedding ساخته می‌شه، collection راه‌اندازی می‌شه و سیستم برای داده‌های بزرگ بهینه می‌شه. هر بخش با تمرین و یه پروژه کوچیک همراهه تا مهارت‌ها قدم‌به‌قدم تثبیت بشه و در نهایت یه final project کامل ارائه می‌شه.

نکته قابل توجه اینه که اکثر کورس‌هایی که تا حالا در زمینه RAG وجود داشتن، بیشتر روی ساخت prototype متمرکز بودن، اما این دوره یه کورس production-grade هست که قابلیت استفاده در پروژه‌های واقعی و بزرگ رو هم فراهم می‌کنه. دوره مناسب برای ورود حرفه‌ای به دنیای semantic search و RAG هست.

🔗لینک پلی‌لیست دوره

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🥇 اهورا اولین اپراتور هوش مصنوعی راهبردی ایران در حوزه ارائه خدمات و سرویس‌های زیرساخت هوش مصنوعی

🌐 لینک ارتباط با اهورا

@reza_jafari_ai

دامِ تقلید از غول‌های فناوری

یه پدیده‌ی جالب ولی تکراری تو دنیای کسب‌وکار وجود داره: خیلی از شرکت‌ها – مخصوصاً اون‌هایی که قدیمی‌ترن یا هنوز خیلی فناوری‌محور نیستن – دوست دارن روش کار شرکت‌های بزرگ و مدرن مثل گوگل، متا یا آمازون رو تقلید کنن.

این فقط در مورد هوش مصنوعی نیست. مثلاً چارچوب معروف اهداف و نتایج کلیدی (OKR) که گوگل راه انداخت تا در عین دنبال کردن اهداف بزرگ، چابک و منعطف بمونه. خیلی از سازمان‌ها بدون در نظر گرفتن شرایط خودشون، این مدل رو اجرا کردن و فکر کردن قراره مثل گوگل نتیجه بگیرن. اما در عمل فهمیدن که این روش با واقعیت کاری‌شون جور درنمیاد و عملاً چیزی نصیبشون نشد، جز هزینه و وقت. در نهایت، تنها کسانی که واقعاً سود بردن، مشاورهایی بودن که دوره‌های OKR می‌فروختن!

الان هم همین داستان داره در دنیای هوش مصنوعی تکرار می‌شه. خیلی از شرکت‌ها فکر می‌کنن اگه فقط همون کارهایی رو بکنن که شرکت‌های بزرگ فناوری انجام دادن، اون‌ها هم موفق می‌شن. اما واقعیت اینه که این غول‌ها توی زمین بازی کاملاً متفاوتی هستن.

بیایید یه لحظه مقایسه کنیم:
آیا شرکت ما هم می‌تونه مثل متا ۴۰ میلیارد دلار برای تحقیق و توسعه‌ی هوش مصنوعی هزینه کنه؟
می‌تونیم مثل آمازون ۳ میلیارد دلار روی فناوری‌های آزمایشی سرمایه‌گذاری کنیم؟
یا مثل گوگل بیش از ۲۴ هزار پتنت داشته باشیم و فناوری‌هامون رو رایگان در اختیار دنیا بذاریم؟

طبیعتاً پاسخ بیشترمون منفیه، و این کاملاً طبیعیه. چون این مدل سرمایه‌گذاری و زیرساخت فقط در اختیار درصد خیلی کوچیکی از شرکت‌های جهانه.
اما نکته‌ی مهم اینه که این یعنی ما از موفقیت در هوش مصنوعی عقب نیستیم، فقط باید مسیر خودمون رو پیدا کنیم.

ما باید از ابزارها و فناوری‌هایی که شرکت‌های بزرگ ساختن استفاده کنیم، اما اون‌ها رو با نیازها، منابع و واقعیت‌های کاری خودمون سازگار کنیم.
تقلید کورکورانه از غول‌های فناوری نه‌تنها مفید نیست، بلکه می‌تونه ما رو از مسیر درست دور کنه.

در روزهای آینده، قراره با هم چهار روش اصولی و درست برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان یا شرکت رو بررسی کنیم — روش‌هایی واقعی، آزموده و متناسب با شرایط کسب‌وکارهای معمولی، نه فقط شرکت‌های بزرگ فناوری.

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🥇 اهورا اولین اپراتور هوش مصنوعی راهبردی ایران در حوزه ارائه خدمات و سرویس‌های زیرساخت هوش مصنوعی

🌐 لینک ارتباط با اهورا

@reza_jafari_ai