در دنیای پرشتاب امروز، ادغام هوش مصنوعی (AI) با برنامه‌های کاربردی، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. توسعه‌دهندگان به ابزارهایی نیاز دارند که به آن‌ها امکان دهد سیستم‌های هوشمند و مقیاس‌پذیر بسازند. این دوره، پلی است میان زبان برنامه‌نویسی جاوا، فریم‌ورک قدرتمند Spring، قابلیت‌های بی‌نظیر هوش مصنوعی از طریق OpenAI و ساختارهای پیچیده پایگاه‌های دانش با Neo4j.

این مجموعه آموزشی منحصر به فرد، برای اولین بار روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود. این روش، دسترسی پایدار و همیشگی به محتوای دوره را بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت یا نگرانی بابت سرعت دانلود، تضمین می‌کند. شما می‌توانید این دوره را در هر زمان و مکانی، به راحتی مطالعه کنید و مهارت‌های خود را ارتقا دهید.

این دوره با رویکردی کاملاً کاربردی، شما را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی پروژه‌های پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی و جاوا هدایت می‌کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• چگونگی ادغام Spring Boot با APIهای هوش مصنوعی مانند OpenAI را درک کرده و پیاده‌سازی کنید.
• سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) را طراحی و بسازید که قادر به بازیابی اطلاعات دقیق و تولید پاسخ‌های هوشمند هستند.
• با پایگاه داده نموداری Neo4j آشنا شوید و از آن برای مدل‌سازی و مدیریت پایگاه‌های دانش پیچیده استفاده کنید.
• نحوه استخراج، سازماندهی و پرس‌وجو از اطلاعات ساختاریافته و بدون ساختار را فرا بگیرید.
• برنامه‌های جاوا هوشمندی توسعه دهید که قادر به تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پایگاه‌های دانش هستند.
• با چالش‌های عملی در پیاده‌سازی AI در محیط‌های تولید آشنا شوید و راه‌حل‌های بهینه را پیاده‌سازی کنید.

شرکت در این دوره برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی و جاوا هستند، مزایای متعددی به همراه دارد:

• کسب مهارت‌های بسیار پرتقاضا: با تسلط بر Spring AI، Neo4j و OpenAI، به یکی از پرطرفدارترین حوزه‌های فناوری وارد می‌شوید.
• یادگیری عملی: تمرکز بر پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، تضمین‌کننده درک عمیق و کاربردی مفاهیم است.
• آینده‌نگری در توسعه: با بهره‌گیری از هوش مصنوعی در برنامه‌های خود، برای چالش‌های آینده آماده خواهید شد.
• دسترسی آفلاین و پایدار: ارائه روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، امکان مطالعه در هر زمان و مکانی را بدون وابستگی به اینترنت فراهم می‌کند. این روش بدون نیاز به دانلود است و محتوا به صورت فیزیکی به شما تحویل داده می‌شود.
• تسلط بر RAG: این سیستم‌ها ستون فقرات بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته هستند و شما به طور کامل با آن‌ها آشنا خواهید شد.
• شبکه و گراف دانش: توانایی ساخت و پرس‌وجو از گراف‌های دانش با Neo4j یک مزیت رقابتی بزرگ است.

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای این دوره، داشتن دانش و تجربه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی جاوا: درک مفاهیم پایه، شی‌گرایی و ساختارهای داده ضروری است.
• دانش اولیه Spring Boot: آشنایی با Annotationها، DI (Dependency Injection) و IoC (Inversion of Control) بسیار مفید خواهد بود.
• مفاهیم پایه پایگاه داده: آشنایی با SQL یا مفاهیم NoSQL.
• محیط توسعه: نصب و راه‌اندازی JDK، Maven/Gradle و یک IDE مانند IntelliJ IDEA یا VS Code.
• نیازی به پیش‌زمینه قوی در هوش مصنوعی یا Neo4j نیست، زیرا مفاهیم از پایه آموزش داده می‌شوند.

این دوره به دقت طراحی شده تا شما را گام به گام در مسیر تسلط بر توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با جاوا راهنمایی کند:

• بخش اول: مقدمه و راه‌اندازی محیط توسعه
  • معرفی هوش مصنوعی در اکوسیستم جاوا و جایگاه Spring AI.
  • نصب و پیکربندی JDK، Maven/Gradle و IDE.
  • ایجاد اولین پروژه Spring Boot و تنظیمات اولیه.
  • مروری بر مفاهیم پایه API و سرویس‌های وب.
• بخش دوم: مبانی Spring AI و ادغام با OpenAI
  • آشنایی با کتابخانه Spring AI و کامپوننت‌های اصلی آن.
  • اتصال به OpenAI API: احراز هویت و مدیریت کلیدها.
  • تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) OpenAI.
  • کار با Embeddingها و کاربرد آن‌ها در جستجو و شباهت‌یابی.
  • مثال عملی: ساخت یک سرویس تولید خلاصه متن.
• بخش سوم: پایگاه داده نموداری Neo4j و گراف دانش
  • مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده نموداری و مزایای Neo4j.
  • نصب و راه‌اندازی Neo4j Desktop و Neo4j Aura (ابری).
  • زبان پرس‌وجوی Cypher: مفاهیم گره (Node)، رابطه (Relationship) و ویژگی (Property).
  • مدل‌سازی گراف دانش: طراحی ساختار داده‌ها برای نمایش روابط پیچیده.
  • مثال عملی: ساخت یک گراف دانش ساده برای داده‌های مشتریان.
• بخش چهارم: ساخت سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • مفهوم RAG و اهمیت آن در بهبود دقت پاسخ‌های LLM.
  • اتصال Spring Boot به Neo4j با استفاده از Spring Data Neo4j.
  • بازیابی اطلاعات مرتبط از گراف دانش بر اساس پرس‌وجوهای کاربر.
  • ترکیب اطلاعات بازیابی شده با پرس‌وجوی کاربر برای ارسال به LLM.
  • مثال عملی: ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ هوشمند با RAG.
• بخش پنجم: پروژه‌های عملی و کاربردهای پیشرفته
  • پیاده‌سازی یک Chatbot پیشرفته با قابلیت درک محتوا از گراف دانش.
  • استفاده از Spring AI برای تولید کد، ترجمه و تحلیل احساسات.
  • مفاهیم پیشرفته در Neo4j: شاخص‌گذاری، بهینه‌سازی پرس‌وجو.
  • امنیت در برنامه‌های Spring AI و مدیریت API Keyها.
  • معرفی ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌برداری برای برنامه‌های AI.
• بخش ششم: نگهداری، بهینه‌سازی و چشم‌انداز آینده
  • نکات و ترفندهایی برای بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های RAG.
  • مدیریت داده‌های بزرگ در Neo4j و چالش‌های مقیاس‌پذیری.
  • آشنایی با مدل‌های دیگر AI (مانند Hugging Face) و امکان ادغام آن‌ها.
  • بحث در مورد اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت توسعه‌دهنده.
  • چشم‌انداز آینده Spring AI، Neo4j و هوش مصنوعی در اکوسیستم جاوا.

• توسعه‌دهندگان جاوا و Spring: که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه هوش مصنوعی گسترش دهند.
• معماران نرم‌افزار: که به دنبال طراحی سیستم‌های هوشمند و مقیاس‌پذیر هستند.
• مهندسان داده: که می‌خواهند با پایگاه‌های داده نموداری و کاربرد آن‌ها در هوش مصنوعی آشنا شوند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: که به دنبال پیاده‌سازی عملی مفاهیم AI با فریم‌ورک‌های قدرتمند هستند.

این دوره فرصتی استثنایی برای ارتقاء مهارت‌های شما در زمینه توسعه نرم‌افزارهای مدرن و هوشمند است. با محتوای جامع، تمرین‌های عملی و ارائه منحصر به فرد روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، شما تمام ابزارهای لازم را برای موفقیت در دنیای فناوری در اختیار خواهید داشت.

با تمرکز بر جدیدترین فناوری‌ها و رویکردهای روز دنیا، این دوره شما را در جایگاه یک توسعه‌دهنده پیشرو در حوزه هوش مصنوعی و جاوا قرار می‌دهد. فرصت را از دست ندهید و آینده شغلی خود را متحول کنید.