ترکیب قدرتمند هوش مصنوعی و اکوسیستم .NET مزایای چشمگیری را برای توسعه‌دهندگان به ارمغان می‌آورد:

• تقاضای فزاینده در بازار کار: شرکت‌ها به دنبال توسعه‌دهندگانی هستند که بتوانند هوش مصنوعی را در محصولات خود پیاده‌سازی کنند. این مهارت‌ها موقعیت شغلی و درآمد شما را به طرز چشمگیری ارتقا می‌دهند و شما را در رقابت متمایز می‌سازند.
• افزایش هوشمندی و رقابت‌پذیری برنامه‌ها: با افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی، برنامه‌های شما می‌توانند تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند، تجربیات کاربری شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند و فرآیندهای پیچیده را خودکار کنند، که این امر به افزایش رضایت کاربران و بهبود عملکرد کسب‌وکار می‌انجامد.
• بهره‌وری بالا با ابزارهای مایکروسافت: ML.NET به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در برنامه‌های دات‌نت خود بسازید و استفاده کنید، بدون نیاز به دانش عمیق پایتون یا سایر زبان‌های مختص AI. همچنین، Azure Cognitive Services راهی سریع و کارآمد برای ادغام قابلیت‌های AI پیش‌ساخته مانند بینایی و گفتار را فراهم می‌کند.
• استفاده از دانش موجود: اگر شما یک توسعه‌دهنده C# و .NET هستید، می‌توانید با کمترین تغییر در بستر کاری خود، وارد دنیای هوش مصنوعی شوید و از مهارت‌های فعلی‌تان نهایت استفاده را ببرید و به سرعت در این زمینه رشد کنید.

این دوره جامع طراحی شده تا شما را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی پیشرفته هوش مصنوعی در برنامه‌های .NET راهنمایی کند. سرفصل‌های اصلی شامل موارد زیر است:

• مبانی هوش مصنوعی: درک مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) و بینایی ماشین (Computer Vision) و تفاوت‌ها و کاربردهای هر یک.
• یادگیری ماشین با ML.NET: آموزش چگونگی ساخت، آموزش و مصرف مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی با استفاده از فریم‌ورک ML.NET. شامل پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و تشخیص آنومالی با مثال‌های عملی و سناریوهای واقعی.
• آشنایی با Azure Cognitive Services: یادگیری نحوه استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی آماده مایکروسافت آژور، از جمله سرویس‌های بینایی (تشخیص چهره، OCR، تحلیل تصویر)، گفتار (متن به گفتار، گفتار به متن)، زبان (تحلیل احساسات، ترجمه، تشخیص موجودیت) و تصمیم‌گیری برای افزودن هوشمندی سریع به برنامه‌هایتان.
• ادغام AI در برنامه‌های .NET: نحوه به‌کارگیری قابلیت‌های هوش مصنوعی در انواع برنامه‌های .NET از جمله ASP.NET Core برای وب، WPF برای دسکتاپ و .NET MAUI برای برنامه‌های موبایل و دسکتاپ کراس‌پلتفرم، با تمرکز بر بهترین شیوه‌ها.
• پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی: دوره شامل چندین پروژه عملی و مثال‌های کاربردی است که به شما کمک می‌کند دانش تئوری را به مهارت‌های عملی تبدیل کنید. از ساخت سیستم‌های توصیه‌گر محصولات تا تحلیل هوشمند داده‌ها و ساخت چت‌بات‌های ساده.
• استقرار و مدیریت مدل‌ها: مباحثی در مورد نحوه استقرار مدل‌های AI و مدیریت آن‌ها در محیط‌های مختلف، از جمله در فضای ابری آژور، و ملاحظات مربوط به عملکرد، مقیاس‌پذیری و امنیت.

برای بهره‌برداری حداکثری و درک کامل مطالب این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی C#: تسلط کافی بر مبانی C#، از جمله انواع داده‌ها، ساختارهای کنترلی، توابع و اصول برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP).
• دانش پایه از فریم‌ورک .NET: درک کلی از نحوه کار .NET، آشنایی با مفاهیم پایه‌ای مانند کلاس‌کتابخانه‌ها، وب‌سرویس‌ها و انواع پروژه‌های دات‌نتی.
• تجربه کار با Visual Studio: توانایی کار با محیط توسعه یکپارچه Visual Studio برای کدنویسی، کامپایل، دیباگ و مدیریت پروژه‌های .NET.
• مفاهیم پایه توسعه نرم‌افزار: درک اصول مهندسی نرم‌افزار، الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها می‌تواند به درک عمیق‌تر مفاهیم AI کمک کند.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده تا یادگیری را برای شما ساختارمند و هدفمند کند و از پایه تا پیشرفته شما را همراهی کند:

• ماژول 1: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و اکوسیستم .NET
  • تعریف جامع هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و تفکیک کاربردهای آن‌ها.
  • جایگاه و نقش فریم‌ورک .NET در توسعه راهکارهای AI و مزایای آن.
  • مروری بر ابزارها و فریم‌ورک‌های اصلی مایکروسافت برای AI: ML.NET و Azure AI Services.
• ماژول 2: شروع کار با ML.NET: ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
  • مفاهیم اساسی ML.NET: DataView، Pipelines، Trainers و Model Builders و نحوه استفاده از آن‌ها.
  • تکنیک‌های آماده‌سازی، پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین.
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) برای پیش‌بینی دسته‌بندی‌ها (مثال: تشخیص هرزنامه ایمیل، پیش‌بینی نوع مشتری).
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) برای پیش‌بینی مقادیر عددی (مثال: پیش‌بینی قیمت مسکن، پیش‌بینی فروش).
  • ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای مختلف و تکنیک‌های بهبود دقت و کارایی.
• ماژول 3: کاوش در Azure Cognitive Services: AI آماده مصرف
  • آشنایی با سرویس‌های بینایی (Vision API): تشخیص اشیاء، تحلیل چهره، OCR (تشخیص متن از تصویر) و برچسب‌گذاری تصاویر برای برنامه‌های هوشمند تصویری.
  • معرفی سرویس‌های گفتار (Speech API): تبدیل گفتار به متن، متن به گفتار و تشخیص گوینده برای ساخت برنامه‌های تعاملی صوتی.
  • سرویس‌های زبان (Language API): تحلیل احساسات، تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)، خلاصه‌سازی متن و ترجمه برای پردازش هوشمند متون.
  • نحوه احراز هویت و مصرف این APIها از طریق کد C# در برنامه‌های .NET و مدیریت کلیدها.
• ماژول 4: ساخت برنامه‌های تحت وب هوشمند با ASP.NET Core و AI
  • ادغام مدل‌های ML.NET در APIهای وب ASP.NET Core برای ارائه خدمات هوشمند به کاربران.
  • پیاده‌سازی قابلیت‌های Azure Cognitive Services در برنامه‌های Blazor و Razor Pages برای افزودن هوشمندی به UI.
  • مثال عملی: ساخت یک سیستم توصیه‌گر محصولات آنلاین بر اساس تاریخچه خرید یا مشاهده کاربر.
  • مثال عملی: تحلیل خودکار نظرات کاربران در یک وب‌سایت تجارت الکترونیک برای دسته‌بندی و پاسخگویی سریع.
• ماژول 5: هوش مصنوعی در برنامه‌های دسکتاپ و موبایل (.NET MAUI, WPF)
  • نحوه استفاده از ML.NET در برنامه‌های دسکتاپ WPF برای ساخت ابزارهای دسکتاپ هوشمند.
  • به‌کارگیری Azure AI در برنامه‌های کراس‌پلتفرم .NET MAUI (جانشین Xamarin) برای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل و دسکتاپ با قابلیت‌های AI.
  • ساخت یک برنامه دسکتاپ برای پردازش و دسته‌بندی اسناد با استفاده از هوش مصنوعی.
  • پیاده‌سازی یک دستیار صوتی ساده یا قابلیت تشخیص تصویر در یک برنامه موبایل برای بهبود تجربه کاربری.
• ماژول 6: استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی
  • بررسی روش‌های مختلف استقرار مدل‌های ML.NET (به صورت محلی، سرویس وب، کانتینری).
  • ملاحظات مربوط به مدیریت کلیدها و اعتبارسنجی برای سرویس‌های ابری Azure و بهترین شیوه‌های امنیتی.
  • بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری برنامه‌های مجهز به AI برای پاسخگویی به حجم بالای درخواست‌ها.
  • نظارت بر عملکرد مدل‌ها و بروزرسانی آن‌ها.
• ماژول 7: پروژه‌های عملی جامع و مطالعات موردی
  • یک پروژه نهایی و جامع که تمام مفاهیم آموخته شده در طول دوره را ترکیب می‌کند و شما را برای چالش‌های واقعی آماده می‌سازد.
  • تحلیل و حل مسائل واقعی کسب‌وکار با استفاده از راهکارهای هوش مصنوعی .NET و ارائه راه‌حل‌های خلاقانه.
  • نکات و ترفندهای توسعه، دیباگ و بهینه‌سازی پروژه‌های AI در محیط‌های واقعی.
  • بررسی آینده هوش مصنوعی در اکوسیستم مایکروسافت و مسیرهای یادگیری بیشتر.

این دوره به طور خاص برای گروه‌های زیر طراحی شده است و به آن‌ها کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت چشمگیری داشته باشند:

• توسعه‌دهندگان C# و .NET: که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود، ورود به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و ساخت برنامه‌های نسل جدید هستند.
• مهندسان نرم‌افزار: که قصد دارند قابلیت‌های هوش مصنوعی را به محصولات و سرویس‌های فعلی و آتی خود اضافه کنند و آن‌ها را هوشمندتر و کارآمدتر سازند.
• معماران نرم‌افزار: که نیاز به درک عمیق‌تر از راهکارهای هوش مصنوعی مایکروسافت، نحوه ادغام آن‌ها در معماری سیستم‌های توزیع‌شده و طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر AI محور دارند.
• دانشجویان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: که می‌خواهند از طریق یک فریم‌ورک قدرتمند، محبوب و پرکاربرد مانند .NET، وارد این حوزه شوند و پروژه‌های عملی و واقعی بسازند.

همانطور که قبلاً اشاره شد، این دوره آموزشی با یک رویکرد منحصر به فرد در اختیار شما قرار می‌گیرد. تمام محتوای آموزشی، شامل ویدئوها، فایل‌های تمرین، کدها و هر منبع مورد نیاز دیگر، به صورت کامل و آماده استفاده بر روی یک فلش مموری با ظرفیت ۳۲ گیگابایت ذخیره شده است. این روش ارائه مزایای بسیاری دارد که تجربه یادگیری شما را بهبود می‌بخشد:

• عدم نیاز به دانلود: با توجه به حجم بالای محتوای آموزشی (که اغلب دوره‌های مشابه را شامل می‌شود)، شما نیازی به صرف زمان طولانی برای دانلود و نگرانی از بابت کندی اینترنت یا قطع شدن آن نخواهید داشت. دوره به صورت آماده در دستان شماست و می‌توانید بلافاصله پس از دریافت، یادگیری را آغاز کنید.
• دسترسی آفلاین و دائمی: شما می‌توانید در هر زمان و در هر مکانی، حتی بدون اتصال به اینترنت، به محتوای دوره دسترسی داشته باشید. این ویژگی برای کسانی که به اینترنت پرسرعت پایدار دسترسی ندارند، مکرراً سفر می‌کنند، یا ترجیح می‌دهند در محیط‌های مختلف مطالعه کنند، ایده‌آل است. فلش مموری ابزاری همیشه در دسترس برای دانش شما خواهد بود.
• حفظ کیفیت اصلی: محتوای دوره با کیفیت اصلی و بدون هرگونه فشرده‌سازی که منجر به افت کیفیت شود، ارائه می‌شود، تا تجربه بصری و شنیداری شما در بهترین حالت ممکن باشد.
• نصب و راه‌اندازی آسان: فقط کافیست فلش مموری را به پورت USB سیستم خود متصل کنید و شروع به یادگیری کنید. هیچ فرایند پیچیده نصب یا پیکربندی مورد نیاز نیست.