اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مولد با Vertex AI و Flutter

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مولد با Vertex AI و Flutter

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 2. مقدمه‌ای بر Vertex AI
• 3. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
• 4. انواع مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 5. معماری‌های شبکه‌های عصبی پیشرفته
• 6. یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر Flutter برای توسعه اپلیکیشن
• 8. ساختاردهی پروژه‌های Flutter
• 9. کامپوننت‌های UI در Flutter
• 10. مدیریت وضعیت در Flutter
• 11. کار با داده‌ها در Flutter
• 12. اتصال به API ها در Flutter
• 13. مقدمه‌ای بر ساخت عوامل هوشمند
• 14. طراحی معماری عوامل هوشمند
• 15. انتخاب مدل‌های مناسب برای عوامل
• 16. تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 17. یکپارچه‌سازی Vertex AI با Flutter
• 18. استفاده از API های Vertex AI
• 19. توسعه عوامل مبتنی بر متن
• 20. مدیریت ورودی و خروجی عوامل
• 21. پردازش زبان طبیعی (NLP) در عوامل
• 22. استخراج اطلاعات از متن
• 23. خلاصه‌سازی متون با هوش مصنوعی
• 24. تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 25. پاسخ به سوالات با عوامل هوشمند
• 26. توسعه عوامل مکالمه‌ای
• 27. طراحی جریان مکالمه
• 28. مدیریت تاریخچه مکالمه
• 29. تست و ارزیابی عوامل مکالمه‌ای
• 30. مقدمه‌ای بر عوامل چندوجهی (Multimodal)
• 31. پردازش تصاویر با هوش مصنوعی
• 32. پردازش صدا با هوش مصنوعی
• 33. ترکیب داده‌های متنی، تصویری و صوتی
• 34. توسعه عوامل چندوجهی
• 35. ارتباط با پایگاه‌های داده
• 36. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات
• 37. بهینه‌سازی پایگاه‌های داده
• 38. امنیت پایگاه‌های داده
• 39. مقدمه‌ای بر امنیت در عوامل هوشمند
• 40. اصول رمزنگاری
• 41. حفاظت از داده‌های حساس
• 42. مدیریت دسترسی‌ها
• 43. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 44. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 45. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 46. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 47. مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 48. چارچوب‌های حاکمیتی هوش مصنوعی
• 49. استانداردهای بین‌المللی هوش مصنوعی
• 50. پیاده‌سازی عوامل هوشمند در سناریوهای واقعی
• 51. کاربرد عوامل هوشمند در کسب‌وکارها
• 52. کاربرد عوامل هوشمند در آموزش
• 53. کاربرد عوامل هوشمند در خدمات
• 54. بهینه‌سازی عملکرد عوامل هوشمند
• 55. مقیاس‌پذیری عوامل هوشمند
• 56. پایش و نگهداری عوامل هوشمند
• 57. عیب‌یابی در عوامل هوشمند
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 59. کاربرد یادگیری تقویتی در عوامل
• 60. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 61. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 62. کاربرد GANs در تولید داده
• 63. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 64. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصویر
• 65. مقدمه‌ای بر پردازش گراف دانش
• 66. یکپارچه‌سازی گراف دانش با عوامل
• 67. مدل‌سازی عوامل پیچیده
• 68. توسعه رابط کاربری پیشرفته برای عوامل
• 69. انیمیشن و افکت‌ها در Flutter
• 70. تجربه‌ی کاربری (UX) در عوامل هوشمند
• 71. طراحی رابط کاربری (UI) برای عوامل
• 72. ارتباط با سرویس‌های ابری دیگر
• 73. استفاده از Google Cloud Platform (GCP)
• 74. یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌های GCP
• 75. مدیریت ورژن و استقرار عوامل
• 76. استراتژی‌های استقرار
• 77. مقدمه‌ای بر تست واحد و یکپارچه‌سازی
• 78. اهمیت تست در چرخه توسعه
• 79. تکنیک‌های تست پیشرفته
• 80. مقدمه‌ای بر DevOps برای هوش مصنوعی
• 81. نقش DevOps در توسعه عوامل
• 82. ابزارهای DevOps
• 83. مقدمه‌ای بر MLOps
• 84. پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 85. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 86. بهبود مستمر عوامل هوشمند
• 87. نظارت بر عملکرد عوامل در طول زمان
• 88. جمع‌آوری بازخورد کاربران
• 89. به‌روزرسانی مدل‌ها و عوامل
• 90. مقدمه‌ای بر آینده هوش مصنوعی مولد
• 91. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 92. تاثیر هوش مصنوعی بر آینده شغلی
• 93. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 94. آینده توسعه عوامل هوشمند
• 95. مطالعات موردی پیشرفته
• 96. پروژه‌های عملی ساخت عوامل هوشمند
• 97. راهنمای گام به گام ساخت عامل مولد
• 98. ساخت عامل هوشمند چندزبانه
• 99. بهینه‌سازی عوامل برای دستگاه‌های موبایل
• 100. روش‌های ارزیابی کمی عوامل هوشمند