اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از Streamlit و مدل‌های Gemini در بستر رایانش ابری (Cloud Run)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی با استفاده از Streamlit و مدل‌های Gemini در بستر رایانش ابری (Cloud Run)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های مدل Gemini Pro
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 4. مفاهیم پایه فریم‌ورک Streamlit برای توسعه وب
• 5. طراحی رابط کاربری تعاملی با کامپوننت‌های Streamlit
• 6. مدیریت وضعیت و نشست‌ها در برنامه‌های Streamlit
• 7. کار با API گوگل برای دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. احراز هویت و مدیریت کلیدهای دسترسی در محیط توسعه
• 9. پیش‌پردازش ورودی‌های کاربر برای مدل‌های زبانی
• 10. نحوه ارسال درخواست به Gemini و دریافت پاسخ
• 11. مدیریت خطاها و پاسخ‌های مدل در جریان برنامه
• 12. بهینه‌سازی پاسخ‌های متنی با تکنیک‌های مهندسی پرامپت
• 13. ساختاردهی به داده‌های خروجی و نمایش گرافیکی آن‌ها
• 14. ذخیره‌سازی و مدیریت تاریخچه گفتگو در حافظه محلی
• 15. اصول اولیه کانتینرسازی با داکر
• 16. نوشتن فایل Dockerfile برای پروژه‌های پایتون
• 17. بهینه‌سازی تصاویر کانتینر برای استقرار سریع
• 18. آشنایی با مفاهیم رایانش ابری و مدل‌های سرویس‌دهی
• 19. معرفی پلتفرم Google Cloud و سرویس Cloud Run
• 20. تنظیمات اولیه پروژه در کنسول گوگل کلود
• 21. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح امنیتی در پروژه ابری
• 22. استقرار کانتینر در محیط Cloud Run
• 23. پیکربندی متغیرهای محیطی برای امنیت اطلاعات در فضای ابری
• 24. مدیریت دامنه‌ها و اتصالات ایمن در سرویس‌های مستقر شده
• 25. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های برنامه در Cloud Run
• 26. مقیاس‌پذیری خودکار برنامه‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 27. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های محدودکننده نرخ درخواست برای پایداری سرویس
• 29. امنیت تبادل داده بین کاربر و مدل در فضای ابری
• 30. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مختلف برنامه در Cloud Run
• 31. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده ابری
• 32. استفاده از محیط‌های مجازی برای مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 33. تست و عیب‌یابی برنامه‌های مستقر شده در محیط تولید
• 34. ارتقای رابط کاربری با استفاده از تم‌های سفارشی
• 35. پیاده‌سازی قابلیت بارگذاری و پردازش فایل توسط مدل
• 36. آموزش استقرار خودکار با استفاده از خط لوله CI/CD
• 37. مدیریت حریم خصوصی کاربران در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 38. به‌کارگیری استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های پایتون
• 39. مستندسازی توابع و سرویس‌های توسعه‌یافته
• 40. بهترین شیوه‌های نگهداری و پشتیبانی از سامانه‌های هوش مصنوعی در ایران