اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت و توسعه اتصال‌دهنده‌های سفارشی برای Microsoft 365 Copilot با Visual Studio Code

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و توسعه اتصال‌دهنده‌های سفارشی برای Microsoft 365 Copilot با Visual Studio Code

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و ابزارهای سازمانی

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی در محیط‌های کاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Microsoft 365 Copilot و اتصال‌دهنده‌ها
• 2. آشنایی با معماری اتصال‌دهنده‌ها در Copilot
• 3. پیش‌نیازهای توسعه اتصال‌دهنده سفارشی
• 4. نصب و پیکربندی Visual Studio Code برای توسعه
• 5. آشنایی با TypeScript و JavaScript در زمینه توسعه اتصال‌دهنده
• 6. ساختار کلی یک پروژه اتصال‌دهنده Copilot
• 7. فرایند اعتبارسنجی اتصال‌دهنده
• 8. مفاهیم پایه‌ای Microsoft Graph API
• 9. کار با APIهای Microsoft Graph برای دسترسی به داده‌ها
• 10. اصول طراحی Schema برای اتصال‌دهنده‌ها
• 11. تعریف اسکیما برای انواع داده‌ها
• 12. استفاده از الگوهای طراحی در توسعه اتصال‌دهنده
• 13. مدیریت خطا و لاگ‌گیری در اتصال‌دهنده‌ها
• 14. امنیت در اتصال‌دهنده‌های Copilot
• 15. احراز هویت و مجوزها در اتصال‌دهنده‌ها
• 16. پیاده‌سازی Single Sign-On (SSO)
• 17. آزمایش و اشکال‌زدایی اتصال‌دهنده‌ها
• 18. استفاده از شبیه‌سازها برای تست
• 19. تکنیک‌های پیشرفته اشکال‌زدایی
• 20. استقرار اتصال‌دهنده‌ها در محیط Microsoft 365
• 21. مدیریت نسخه اتصال‌دهنده‌ها
• 22. مستندسازی اتصال‌دهنده‌ها
• 23. بهترین شیوه‌ها در توسعه اتصال‌دهنده
• 24. ملاحظات عملکردی در اتصال‌دهنده‌ها
• 25. بهینه‌سازی فراخوانی API
• 26. مدیریت حافظه و منابع
• 27. کار با داده‌های حجیم
• 28. طراحی اتصال‌دهنده‌ها برای سناریوهای سازمانی
• 29. یکپارچه‌سازی با برنامه‌های موجود
• 30. اتصال‌دهنده‌ها برای مدیریت اسناد
• 31. اتصال‌دهنده‌ها برای مدیریت وظایف
• 32. اتصال‌دهنده‌ها برای مدیریت ارتباطات
• 33. اتصال‌دهنده‌ها برای مدیریت اطلاعات مشتری (CRM)
• 34. اتصال‌دهنده‌ها برای مدیریت منابع انسانی (HRM)
• 35. اتصال‌دهنده‌ها برای سیستم‌های مالی
• 36. اتصال‌دهنده‌ها برای پایگاه‌های دانش
• 37. اتصال‌دهنده‌ها برای ابزارهای همکاری
• 38. اتصال‌دهنده‌ها برای گزارش‌گیری و تحلیل
• 39. اتصال‌دهنده‌ها برای اتوماسیون فرایندها
• 40. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و Copilot
• 41. نقش اتصال‌دهنده‌ها در افزایش قابلیت‌های Copilot
• 42. کاربرد اتصال‌دهنده‌ها در سناریوهای هوش مصنوعی
• 43. توسعه اتصال‌دهنده‌های هوشمند
• 44. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در اتصال‌دهنده‌ها
• 45. یکپارچه‌سازی با Azure AI Services
• 46. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با اتصال‌دهنده‌ها
• 47. تولید محتوا با استفاده از اتصال‌دهنده‌ها
• 48. خلاصه‌سازی اطلاعات با اتصال‌دهنده‌ها
• 49. پاسخ‌گویی به سوالات پیچیده با اتصال‌دهنده‌ها
• 50. استفاده از اتصال‌دهنده‌ها برای شخصی‌سازی تجربه کاربر
• 51. طراحی اتصال‌دهنده‌های قابل سفارشی‌سازی
• 52. مدیریت چرخه حیات اتصال‌دهنده‌ها
• 53. عیب‌یابی مشکلات رایج استقرار
• 54. بهبود تجربه توسعه‌دهنده
• 55. پشتیبانی از استانداردهای امنیتی و حریم خصوصی
• 56. انطباق با مقررات حفاظت از داده‌ها
• 57. نقش اتصال‌دهنده‌ها در تحول دیجیتال سازمان
• 58. ارزیابی اثربخشی اتصال‌دهنده‌ها
• 59. معیارهای موفقیت در توسعه اتصال‌دهنده
• 60. آینده توسعه اتصال‌دهنده‌های Copilot
• 61. روندهای نوظهور در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی
• 62. توسعه اتصال‌دهنده‌های مبتنی بر رویداد
• 63. استفاده از معماری میکروسرویس در اتصال‌دهنده‌ها
• 64. بهبود همکاری بین تیم‌های توسعه و امنیت
• 65. طراحی اتصال‌دهنده‌ها برای مقیاس‌پذیری بالا
• 66. مدیریت تنظیمات اتصال‌دهنده
• 67. سفارشی‌سازی رابط کاربری اتصال‌دهنده
• 68. استفاده از ابزارهای CI/CD برای اتصال‌دهنده‌ها
• 69. یکپارچه‌سازی با Azure DevOps
• 70. تست اتوماتیک برای اتصال‌دهنده‌ها
• 71. مانیتورینگ عملکرد اتصال‌دهنده‌ها در محیط عملیاتی
• 72. مدیریت دسترسی و مجوزهای اتصال‌دهنده
• 73. رویکردهای امنیتی پیشرفته برای اتصال‌دهنده‌ها
• 74. حفاظت از داده‌های حساس در انتقال
• 75. مدیریت ریسک‌های امنیتی مرتبط با اتصال‌دهنده‌ها
• 76. توسعه اتصال‌دهنده‌ها برای صنایع خاص
• 77. اتصال‌دهنده‌ها در حوزه آموزش
• 78. اتصال‌دهنده‌ها در حوزه سلامت
• 79. اتصال‌دهنده‌ها در حوزه تولید
• 80. اتصال‌دهنده‌ها در حوزه خدمات مالی
• 81. بررسی موارد واقعی (Case Studies) موفق
• 82. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
• 83. برنامه‌ریزی برای توسعه اتصال‌دهنده‌های آینده
• 84. ارتقاء مهارت‌های توسعه‌دهندگان اتصال‌دهنده
• 85. ملاحظات اخلاقی در توسعه اتصال‌دهنده
• 86. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌ها و نتایج
• 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده