اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قابلیت فراخوانی تابع و خروجی ساختاریافته JSON

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قابلیت فراخوانی تابع و خروجی ساختاریافته JSON

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه عامل‌های هوش مصنوعی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها
• 2. آشنایی با اکوسیستم گوگل جمنای
• 3. مفاهیم پایه توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 4. اصول طراحی عامل‌های هوش مصنوعی
• 5. فراخوانی تابع (Function Calling) در جمنای
• 6. ساختاردهی خروجی با JSON
• 7. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی با خروجی JSON
• 8. مدل‌سازی تفکر در عامل‌های هوش مصنوعی
• 9. حل چالش‌های پیچیده با عامل‌های هوش مصنوعی
• 10. مراحل توسعه یک عامل هوش مصنوعی کاربردی
• 11. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 13. انتخاب مدل مناسب برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 14. تنظیم پارامترهای مدل هوش مصنوعی
• 15. آموزش مدل هوش مصنوعی
• 16. ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی
• 17. بهبود مدل هوش مصنوعی
• 18. استفاده از قابلیت فراخوانی تابع برای تعامل با ابزارها
• 19. طراحی توابع برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 20. ارتباط عامل هوش مصنوعی با APIهای خارجی
• 21. مدیریت خطا در فراخوانی توابع
• 22. ساختاردهی داده‌های ورودی با JSON Schema
• 23. اعتبارسنجی ورودی‌ها با JSON Schema
• 24. تولید خروجی‌های ساختاریافته با JSON
• 25. مدیریت انواع داده در JSON
• 26. تبدیل داده‌ها به فرمت JSON
• 27. قالب‌بندی خروجی JSON برای خوانایی بهتر
• 28. پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری در عامل‌های هوش مصنوعی
• 29. استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی تفکر
• 30. پیاده‌سازی زنجیره تفکر (Chain of Thought)
• 31. تکنیک‌های بهبود استدلال در عامل‌های هوش مصنوعی
• 32. حل مسائل چندمرحله‌ای با عامل‌های هوش مصنوعی
• 33. طراحی عامل‌های هوش مصنوعی برای وظایف خاص
• 34. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی
• 35. عامل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها
• 36. عامل‌های هوش مصنوعی برای تولید محتوا
• 37. عامل‌های هوش مصنوعی برای اتوماسیون فرآیندها
• 38. معماری سیستم‌های مبتنی بر عامل‌های هوش مصنوعی
• 39. استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 40. نکات امنیتی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 41. مدیریت منابع در استقرار عامل‌های هوش مصنوعی
• 42. مانیتورینگ و نگهداری عامل‌های هوش مصنوعی
• 43. به‌روزرسانی عامل‌های هوش مصنوعی
• 44. تست و اعتبارسنجی عامل‌های هوش مصنوعی در محیط واقعی
• 45. ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 46. حریم خصوصی داده‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی
• 47. شفافیت در عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی
• 48. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات عامل‌های هوش مصنوعی
• 49. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در صنعت
• 50. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در آموزش
• 51. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در سلامت
• 52. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در خدمات مالی
• 53. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در کسب‌وکارهای کوچک
• 54. آینده عامل‌های هوش مصنوعی
• 55. روندهای نوظهور در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 56. ابزارها و فریم‌ورک‌های جدید برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 57. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی
• 58. مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی
• 59. فراهم کردن بستری امن برای توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 60. مستندسازی فنی عامل‌های هوش مصنوعی
• 61. اصول طراحی رابط کاربری برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 62. ارتباط عامل‌های هوش مصنوعی با کاربران
• 63. مدیریت حافظه و وضعیت در عامل‌های هوش مصنوعی
• 64. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در عامل‌های هوش مصنوعی
• 65. استفاده از جستجوی هوشمند در عامل‌های هوش مصنوعی
• 66. بهینه‌سازی جستجو با اطلاعات زمینه‌ای
• 67. تکنیک‌های استنتاج در عامل‌های هوش مصنوعی
• 68. مدیریت عدم قطعیت در عامل‌های هوش مصنوعی
• 69. مدل‌سازی پیش‌بینی در عامل‌های هوش مصنوعی
• 70. طراحی عامل‌های هوش مصنوعی برای مدیریت دانش
• 71. استخراج اطلاعات از منابع نامنظم
• 72. سازماندهی دانش با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
• 73. جستجوی معنایی در پایگاه‌های دانش
• 74. ارائه پاسخ‌های دقیق و مرتبط
• 75. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی برای پشتیبانی مشتری
• 76. اتوماسیون وظایف تکراری در پشتیبانی
• 77. ارائه راه‌حل‌های شخصی‌سازی شده
• 78. تحلیل بازخورد مشتریان توسط عامل‌های هوش مصنوعی
• 79. بهبود مستمر خدمات با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
• 80. ارزیابی ریسک در استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
• 81. مدیریت تغییرات در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 82. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 83. فرهنگ‌سازی استفاده از هوش مصنوعی
• 84. اصول حقوقی و قراردادی در زمینه هوش مصنوعی
• 85. استانداردهای فنی برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 86. توسعه عامل‌های هوش مصنوعی مولد
• 87. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 88. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 89. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای LLMs
• 90. ارزیابی کیفیت خروجی LLMs
• 91. امنیت و پایداری عامل‌های هوش مصنوعی
• 92. مدیریت چرخه عمر عامل‌های هوش مصنوعی
• 93. نوآوری در طراحی عامل‌های هوش مصنوعی
• 94. چالش‌های پیش رو در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 95. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 96. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در عامل‌های هوش مصنوعی
• 97. آمادگی برای آینده هوش مصنوعی
• 98. کارآفرینی با عامل‌های هوش مصنوعی