آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره جامع با هدف تجهیز شما به دانش و مهارت‌های لازم برای کار با گوگل جیمنای طراحی شده است. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• معماری و قابلیت‌های هسته‌ای گوگل جیمنای را به طور کامل درک کنید. از مدل‌های پایه گرفته تا تفاوت‌های کلیدی بین جیمنای پرو و جیمنای اولترا و کاربرد هر یک در سناریوهای مختلف.
• هنر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) را به طور حرفه‌ای فرا بگیرید. شامل تکنیک‌های پیشرفته برای ایجاد پرامپت‌های موثر که منجر به خروجی‌های دقیق، مرتبط و خلاقانه می‌شوند.
• کاربرد عملی جیمنای پرو را در وظایف مبتنی بر متن تجربه کنید. از تولید محتوا، خلاصه‌سازی متون طولانی، ترجمه دقیق و پاسخ‌گویی به سوالات پیچیده.
• از قدرت بی‌نظیر جیمنای اولترا برای حل مسائل پیچیده بهره‌برداری کنید. این شامل قابلیت‌های استدلال پیشرفته، پردازش داده‌های چندوجهی و تحلیل‌های عمیق‌تر است.
• چگونگی ادغام API جیمنای در پروژه‌های خود را بیاموزید. این بخش شامل کدنویسی و مثال‌های کاربردی در پایتون برای ساخت برنامه‌های هوشمند مبتنی بر جیمنای است.
• با قابلیت‌های چندوجهی جیمنای کار کنید. شامل پردازش و تولید محتوای بصری (تصاویر و ویدئوها) و صوتی در کنار متن.
• ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوه‌ها در توسعه هوش مصنوعی را درک کنید. این شامل جلوگیری از سوگیری، تضمین شفافیت و مسئولیت‌پذیری در کاربرد هوش مصنوعی است.
• پروژه‌های عملی و مطالعات موردی را بررسی کرده و ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنید. این بخش به شما کمک می‌کند تا دانش تئوری را به مهارت‌های عملی تبدیل کنید.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در دوره “راهنمای جامع گوگل جیمنای” مزایای متعددی را برای شما به همراه خواهد داشت که در مسیر رشد حرفه‌ای و توسعه دانش شما بسیار مؤثر است:

• کسب مهارت‌های عملی و به‌روز: این دوره بر جنبه‌های کاربردی تمرکز دارد و شما را با مهارت‌های عملی کار با جیمنای آشنا می‌کند که بلافاصله در پروژه‌های واقعی قابل استفاده هستند.
• پیشرو در فناوری هوش مصنوعی: با تسلط بر جیمنای، شما در خط مقدم جدیدترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار خواهید گرفت و از رقبای خود پیشی خواهید گرفت.
• افزایش فرصت‌های شغلی: متخصصان هوش مصنوعی که با مدل‌های پیشرفته‌ای مانند جیمنای آشنایی دارند، در بازار کار تقاضای بالایی دارند و این دوره می‌تواند مسیر شغلی شما را متحول کند.
• توانایی حل مسائل پیچیده: شما یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از قابلیت‌های جیمنای، راه‌حل‌های خلاقانه و کارآمدی برای چالش‌های مختلف در حوزه‌های گوناگون ارائه دهید.
• ساخت پروژه‌های نوآورانه: این دوره به شما ابزارهایی می‌دهد تا ایده‌های نوآورانه خود را در قالب پروژه‌های هوش مصنوعی عملیاتی کنید، از چت‌بات‌های پیشرفته گرفته تا سیستم‌های تولید محتوای خودکار.
• شبکه‌سازی و تبادل تجربه: با شرکت در این دوره، شما فرصت تعامل با دیگر علاقه‌مندان و متخصصان این حوزه را خواهید داشت که می‌تواند به تبادل دانش و همکاری‌های آتی منجر شود.

پیش‌نیازها

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن برخی پیش‌نیازها توصیه می‌شود. با این حال، دوره به گونه‌ای طراحی شده است که افراد با سطوح مختلف دانش نیز بتوانند از آن استفاده کنند و مفاهیم پایه‌ای در طول دوره مرور خواهند شد.

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی، ترجیحاً پایتون: اکثر مثال‌ها و کدها در پایتون ارائه می‌شوند، اما منطق کلی قابل فهم است.
• درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: هرچند اجباری نیست و مفاهیم کلیدی توضیح داده می‌شوند، اما به درک عمیق‌تر مطالب کمک می‌کند.
• دسترسی به حساب گوگل و سرویس‌های Google Cloud/AI: برای انجام تمرینات عملی و دسترسی به API جیمنای ضروری است و نحوه تنظیم آن در دوره آموزش داده می‌شود.
• اشتیاق به یادگیری و کاوش در دنیای هوش مصنوعی: این مهم‌ترین پیش‌نیاز است!

سرفصل‌های جامع دوره

این دوره به صورت ماژولار و گام به گام طراحی شده تا یادگیری را برای شما آسان و مؤثر کند. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر گوگل جیمنای و هوش مصنوعی مولد
  • معرفی جیمنای و جایگاه آن در اکوسیستم هوش مصنوعی گوگل.
  • بررسی تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مدل‌های چندوجهی.
  • مروری بر قابلیت‌های هسته‌ای و چندوجهی جیمنای (متن، تصویر، صدا، ویدئو).
  • بررسی تفاوت‌های کلیدی بین مدل‌های جیمنای (Pro, Ultra) و کاربردهایشان.
• ماژول ۲: تنظیم محیط کار و دسترسی به API جیمنای
  • نحوه ایجاد حساب کاربری گوگل و فعال‌سازی APIهای لازم در Google Cloud.
  • دریافت و مدیریت کلیدهای API برای دسترسی امن به جیمنای.
  • نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز (مانند Google AI SDK در پایتون).
  • اولین تعاملات برنامه‌نویسی با جیمنای: Hello Gemini!
• ماژول ۳: مهندسی پرامپت پیشرفته (Prompt Engineering)
  • اصول و مبانی طراحی پرامپت‌های مؤثر برای مدل‌های زبانی.
  • تکنیک‌های پیشرفته پرامپتینگ: Chain-of-Thought، Few-shot prompting، Tree-of-Thought.
  • بهینه‌سازی پرامپت برای وظایف خاص: خلاصه‌سازی، پرسش و پاسخ، تولید محتوای خلاقانه.
  • مدیریت زمینه و محدودیت‌های ورودی پرامپت‌ها.
• ماژول ۴: کار با جیمنای پرو: تولید و پردازش متن
  • تولید محتوای متنی متنوع: مقالات وبلاگ، داستان‌ها، ایمیل‌های تجاری، شعارها.
  • خلاصه‌سازی متون طولانی و استخراج اطلاعات کلیدی و نکات اصلی.
  • ترجمه ماشینی با کیفیت بالا بین زبان‌های مختلف.
  • ساخت چت‌بات‌های هوشمند و دستیارهای مجازی مبتنی بر جیمنای پرو.
  • پاسخ‌گویی به سوالات پیچیده و استدلال بر روی متن.
• ماژول ۵: کاوش عمیق‌تر در جیمنای اولترا: قدرت استدلال و تحلیل
  • قابلیت‌های استدلال پیشرفته و حل مسئله جیمنای اولترا.
  • کاربرد جیمنای اولترا در تحلیل داده‌های پیچیده و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک.
  • سناریوهای خاص استفاده از جیمنای اولترا در حوزه‌های تخصصی مانند مالی، پزشکی و حقوقی.
  • مقایسه عملکرد جیمنای پرو و اولترا در وظایف مختلف.
• ماژول ۶: ادغام API جیمنای در برنامه‌های کاربردی
  • مثال‌های عملی و کامل در پایتون برای تعامل با API جیمنای.
  • ساخت رابط کاربری ساده برای برنامه‌های کاربردی مبتنی بر جیمنای.
  • مدیریت خطا، محدودیت نرخ (Rate Limiting) و بهترین شیوه‌ها در توسعه با API.
  • استفاده از جریان‌های داده (Streaming) برای پاسخ‌گویی سریع‌تر.
• ماژول ۷: قابلیت‌های چندوجهی جیمنای
  • پردازش و تحلیل تصاویر با جیمنای: توصیف محتوای بصری، شناسایی اشیاء.
  • تولید توضیحات دقیق برای تصاویر و تبدیل تصویر به متن.
  • مقدمه‌ای بر کار با داده‌های صوتی و تصویری: خلاصه‌سازی ویدئو، تولید اسکریپت.
  • ساخت برنامه‌های ترکیبی که از چندین مودالیتی استفاده می‌کنند.
• ماژول ۸: اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
  • مفاهیم سوگیری و انصاف در مدل‌های هوش مصنوعی.
  • تضمین شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در خروجی‌های جیمنای.
  • استفاده مسئولانه از جیمنای و رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها.
  • روش‌های کاهش ریسک و جلوگیری از سوءاستفاده.
• ماژول ۹: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • اجرای پروژه‌های کوچک و کاربردی با جیمنای (مانند چت‌بات، ابزار خلاصه‌ساز، یا مولد محتوا).
  • بررسی مثال‌های واقعی و کاربردی از استفاده جیمنای در صنایع مختلف.
  • ایده‌پردازی برای پروژه‌های آینده و مسیرهای توسعه شخصی.

نمونه‌های کاربردی و موارد استفاده از گوگل جیمنای

با یادگیری جیمنای، شما قادر خواهید بود طیف وسیعی از کاربردها را توسعه دهید و در زمینه‌های مختلف به کار بگیرید:

• تولید محتوای خودکار: از نوشتن مقالات وبلاگ، توضیحات محصول و ایمیل‌های بازاریابی گرفته تا ساخت اسکریپت برای ویدئو و سناریوهای خلاقانه داستانی.
• سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند: طراحی چت‌بات‌های پیشرفته برای پشتیبانی مشتری، راهنمای فنی، پلتفرم‌های آموزشی یا سیستم‌های اطلاعاتی داخلی سازمان‌ها.
• ابزارهای کمک‌برنامه‌نویسی: تولید قطعه کد، رفع اشکال (Debugging) کد، تبدیل زبان‌های برنامه‌نویسی، و نوشتن مستندات فنی و کامنت‌های کد.
• تحلیل و خلاصه‌سازی داده‌های پیچیده: استخراج بینش‌های کلیدی از حجم عظیمی از اسناد، گزارشات تحقیقاتی، داده‌های مالی، و مقالات علمی.
• کاربردهای آموزشی: ایجاد ابزارهای یادگیری شخصی‌سازی شده، تولید سوالات امتحانی، ارائه توضیحات جامع برای مفاهیم دشوار و ایجاد سناریوهای آموزشی تعاملی.
• پردازش و تحلیل چندوجهی: شرح تصاویر، خلاصه‌سازی ویدئوها، تحلیل محتوای ترکیبی از متن و تصویر، و حتی کمک به تشخیص الگوها در داده‌های پزشکی یا صنعتی.
• ساختارهای خلاقانه: ایجاد آثار هنری جدید، طراحی‌های نوین، کمک در ساخت موسیقی و اشعار، و تولید ایده‌های بدیع برای کمپین‌های تبلیغاتی.
• ابزارهای تحقیقاتی: کمک به محققان برای مرور سریع ادبیات، تولید فرضیه‌ها و تحلیل داده‌های کیفی.

نتیجه‌گیری

دوره “راهنمای جامع گوگل جیمنای (با جیمنای اولترا!) ۲۰۲۴-۲” فرصتی بی‌نظیر برای تسلط بر یکی از قدرتمندترین ابزارهای هوش مصنوعی نسل جدید است. این آموزش فراتر از یک معرفی ساده است و شما را به یک متخصص واقعی در زمینه کار با جیمنای تبدیل می‌کند، با تأکید بر کاربردهای عملی و سناریوهای دنیای واقعی. با کسب این مهارت‌ها، شما نه تنها توانایی ایجاد پروژه‌های نوآورانه را خواهید داشت، بلکه گامی بزرگ در جهت ارتقاء موقعیت حرفه‌ای خود در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی برخواهید داشت. همین امروز سرمایه‌گذاری بر روی دانش خود را آغاز کنید و آینده هوش مصنوعی را در دستان خود بگیرید.