اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت پایپ‌لاین چت با PDF با استفاده از Microsoft AI PromptFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت پایپ‌لاین چت با PDF با استفاده از Microsoft AI PromptFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ ابزارهای هوش مصنوعی با رویکرد کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معماری ترنسفورمر و چگونگی کارکرد آن
• 5. معرفی Microsoft AI PromptFlow
• 6. نصب و پیکربندی PromptFlow
• 7. مفاهیم پایپ‌لاین در PromptFlow
• 8. ایجاد اولین پایپ‌لاین ساده
• 9. اتصال به منابع داده PDF
• 10. پردازش و استخراج متن از PDF
• 11. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 12. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 13. مرتب‌سازی و فیلتر کردن اطلاعات
• 14. استفاده از مدل‌های زبانی در پایپ‌لاین
• 15. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
• 16. طراحی گره‌های سفارشی در PromptFlow
• 17. اتصال گره‌های مختلف به یکدیگر
• 18. مدیریت جریان داده در پایپ‌لاین
• 19. ارزیابی عملکرد پایپ‌لاین
• 20. متریک‌های ارزیابی برای مدل‌های زبانی
• 21. بهینه‌سازی پایپ‌لاین برای دقت
• 22. بهینه‌سازی پایپ‌لاین برای سرعت
• 23. مدیریت حافظه در پایپ‌لاین
• 24. ذخیره‌سازی و بازیابی نتایج
• 25. دیباگ کردن پایپ‌لاین‌ها
• 26. مدیریت خطاها و استثناها
• 27. استفاده از ابزارهای مختلف PromptFlow
• 28. اتصال به Azure OpenAI Service
• 29. تنظیمات امنیتی و دسترسی در Azure
• 30. مدیریت کلیدهای API
• 31. پیاده‌سازی چت‌بات با PromptFlow
• 32. فراخوانی مدل‌های زبانی از طریق API
• 33. ترکیب مدل‌های زبانی مختلف
• 34. ایجاد پاسخ‌های مرتبط و منسجم
• 35. مدیریت تاریخچه مکالمه
• 36. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متن
• 37. خلاصه‌سازی اسناد طولانی PDF
• 38. استخراج اطلاعات کلیدی از PDF
• 39. پرسش و پاسخ از روی اسناد
• 40. ساخت پایپ‌لاین پرسش و پاسخ
• 41. ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 42. بهبود دقت در پاسخگویی
• 43. مدیریت ابهام در پرسش‌ها
• 44. استفاده از بردارهای معنایی (Embeddings)
• 45. ایجاد و استفاده از پایگاه داده برداری
• 46. اتصال PromptFlow به پایگاه داده برداری
• 47. بازیابی اطلاعات مرتبط با پرسش
• 48. تکنیک‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 49. پیاده‌سازی RAG در PromptFlow
• 50. تولید پاسخ با استفاده از اطلاعات بازیابی شده
• 51. مقایسه رویکردهای مختلف RAG
• 52. توسعه ابزارهای سفارشی با PromptFlow
• 53. استفاده از Python SDK برای PromptFlow
• 54. تعریف گره‌های سفارشی با کد پایتون
• 55. مدیریت وابستگی‌های پکیج‌ها
• 56. تست و اعتبارسنجی گره‌های سفارشی
• 57. استقرار پایپ‌لاین‌ها
• 58. اتصال پایپ‌لاین به اپلیکیشن‌های دیگر
• 59. ساخت API برای پایپ‌لاین
• 60. استفاده از Docker برای بسته‌بندی
• 61. مدیریت نسخه در PromptFlow
• 62. مستندسازی پایپ‌لاین‌ها
• 63. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های مقیاس‌پذیر
• 64. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 65. مدیریت هزینه‌ها در محیط ابری
• 66. امنیت در توسعه پایپ‌لاین‌ها
• 67. حفاظت از داده‌های حساس
• 68. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 69. مسئولیت‌پذیری در استفاده از AI
• 70. کاربردهای پیشرفته PromptFlow
• 71. تحلیل احساسات متن
• 72. طبقه‌بندی اسناد
• 73. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 74. ترجمه ماشینی با PromptFlow
• 75. تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 76. خلاصه‌سازی خودکار مقالات
• 77. نوشتن کد با هوش مصنوعی
• 78. کاربرد در آموزش و پژوهش
• 79. ساخت دستیارهای هوشمند آموزشی
• 80. ارزیابی خودکار تکالیف
• 81. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده
• 82. کاربرد در مدیریت دانش
• 83. سازماندهی و جستجوی اسناد
• 84. تولید گزارش‌های خودکار
• 85. تحلیل روندها و الگوها
• 86. کاربرد در کسب و کار
• 87. خدمات مشتری هوشمند
• 88. تحلیل بازار و رقبا
• 89. تولید پیشنهادات شخصی‌سازی شده
• 90. آینده هوش مصنوعی و PromptFlow
• 91. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 92. چالش‌های پیش رو در توسعه AI
• 93. نقش PromptFlow در آینده توسعه AI
• 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی