کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents چاپ 2026

کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents: Building AI Agents through Agentic Automation and RAG Workflows with Python (تسلط بر پردازش زبان طبیعی از مبانی تا عامل‌ها: ساخت عامل‌های هوش مصنوعی از طریق اتوماسیون عامل‌محور و جریان‌های کاری RAG با پایتون)، یک راهنمای جامع و عملی برای مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و متخصصان NLP است که می‌خواهند از مفاهیم پایه فراتر رفته و سیستم‌های هوش مصنوعی آماده تولید را با پایتون طراحی و پیاده‌سازی کنند.

جهت دانلود کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:

faghatketab.ir/product/mastering-nlp-from-foundations-to-agents/

مقدمه‌ای بر کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents:

این ویرایش دوم، کلیه مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP) از پایه تا مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، سیستم‌های RAG و سامانه‌های عامل‌محور (Agentic) را پوشش می‌دهد و به شما نحوه طراحی و تنظیم دقیق (Fine-tune) راهکارهای هوش مصنوعی آماده برای محیط تولید را در پایتون آموزش می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents

• مهندسی سیستم‌های NLP از پایه‌های یادگیری ماشین تا معماری‌های LLM

• پیاده‌سازی خطوط لوله RAG، لایه‌های مسیریابی و گردش‌کارهای عامل‌محور (Agent workflows)

• تنظیم دقیق و همراستاسازی LLMها با استفاده از روش‌های LoRA، RLHF و DPO

• طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی در سطح محیط تولید همراه با حکمرانی (Governance) و ایمنی

توضیحات کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents

پردازش زبان طبیعی فراتر از سیستم‌های مبتنی بر قانون و یادگیری ماشین کلاسیک تکامل یافته است. این ویرایش دوم، شما را در این مسیر تحول — از پایه‌های ریاضی و یادگیری ماشین گرفته تا مدل‌های زبانی بزرگ، خطوط لوله بازیابی، اتوماسیون عامل‌محور و طراحی سیستم‌های بومی هوش مصنوعی — راهنمایی می‌کند. این کتاب ضمن تقویت مفاهیم پایه NLP، به معماری‌های مدرن نظیر ترنسفورمرها، تنظیم دقیق با کارایی پارامتر (LoRA و QLoRA) و روش‌های همراستاسازی مانند RLHF و DPO می‌پردازد.

کار خود را با اصول ضروری جبر خطی، احتمال و یادگیری ماشین آغاز می‌کنید و سپس وارد پیش‌پردازش متن، مهندسی ویژگی، خطوط لوله طبقه‌بندی و معماری‌های یادگیری عمیق می‌شوید. از آنجا، تمرکز بر طراحی سیستم معطوف می‌شود: ساخت خطوط لوله تولید افزوده با بازیابی (RAG)، پیاده‌سازی استراتژی‌های مسیریابی مدل جهت ایجاد تعادل بین هزینه و عملکرد، و ارکستراسیون (مدیریت) گردش‌کارهای ساختاریافته و چندعاملی. همچنین با الگوهای تعامل‌پذیری ساختاریافته، از جمله پروتکل زمینه مدل (MCP)، آشنا خواهید شد.

حکمرانی و ایمنی به عنوان الزامات معماری بررسی می‌شوند تا نشان داده شود چگونه سیاست‌ها و انطباق قوانین می‌توانند مستقیماً در سیستم‌های هوش مصنوعی ادغام شوند. در پایان، ابزارهای لازم برای پیاده‌سازی تکنیک‌های NLP را در اختیار خواهید داشت و برای طراحی، حکمرانی و استقرار سیستم‌های هوشمند مبتنی بر آن‌ها آماده خواهید بود.

آنچه در کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents خواهید آموخت:

• ساخت پایه‌های قوی NLP در ریاضیات و یادگیری ماشین

• مهندسی طبقه‌بندی متن و خطوط لوله NLP

• آموزش و تنظیم دقیق معماری‌های مدرن LLM

• پیاده‌سازی سیستم‌های RAG با استفاده از LangChain

• ارکستراسیون چند عامل هوش مصنوعی و ابزارها برای حل مسائل پیچیده

• ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP و به‌کارگیری بهترین روش‌های ایمنی هوش مصنوعی

• ادغام داده‌ها و ابزارهای خارجی با استفاده از پروتکل زمینه مدل (MCP)

• تنظیم دقیق ترنسفورمرها با تکنیک‌های LoRA، QLoRA و DPO

کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents برای چه کسانی است؟

این کتاب برای مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و متخصصان NLP است که به دنبال تعمیق دانش تخصصی خود و ساخت راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی هستند. همچنین برای متخصصان و پژوهشگرانی که می‌خواهند جدیدترین تکنیک‌های NLP و LLM را در پروژه‌های واقعی به کار گیرند مفید خواهد بود.

مهندسان نرم‌افزاری که وارد حوزه هوش مصنوعی می‌شوند و علاقه‌مندان به تکنولوژی که مشتاق پیشرفت‌های مدرن NLP هستند نیز آن را ارزشمند خواهند یافت. فرض بر این است که درک خوبی از پایتون و مفاهیم پایه یادگیری ماشین دارید.

فهرست مطالب کتاب Mastering NLP From Foundations to Agents:

• مقدمه‌ای بر چشم‌انداز NLP

• پایه‌های ریاضی برای یادگیری ماشین در NLP

• آزادسازی پتانسیل یادگیری ماشین در NLP

• بهینه‌سازی تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای NLP

• طبقه‌بندی متن با استفاده از تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشین

• طبقه‌بندی متن بخش دوم - استفاده از مدل‌های زبانی یادگیری عمیق

• رمزگشایی از تئوری، طراحی و پیاده‌سازی LLM

• تنظیم دقیق با کارایی پارامتر و استدلال در LLMها

• راه‌اندازی پیشرفته و ادغام با RAG و MCP

• تجربیات پیشرفته LLM با استفاده از RAG و LangChain

• راهکارهای چندعاملی و فریم‌ورک‌های پیشرفته عامل‌ها

• نرده‌های محافظ فنی (Guardrails) برای ایمنی هوش مصنوعی و پیاده‌سازی مسئولانه

• طراحی و مدیریت محصولات بومی هوش مصنوعی