اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین در توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از Semantic Kernel

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از Semantic Kernel

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش واسط‌های هوشمند
• 2. آشنایی با ساختار و معماری Semantic Kernel
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Semantic Kernel
• 4. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ LLM
• 5. مدیریت و پیکربندی اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. مفهوم Kernel در توسعه نرم‌افزار و نقش آن در مدیریت درخواست‌ها
• 7. آشنایی با افزونه‌ها و قابلیت‌های توسعه‌پذیر در Semantic Kernel
• 8. ایجاد و مدیریت توابع در Semantic Kernel
• 9. تفاوت توابع بومی و توابع معنایی
• 10. استفاده از Prompt Template برای بهینه‌سازی خروجی مدل
• 11. مدیریت متن و توکن‌ها در ارتباط با مدل‌های زبانی
• 12. طراحی معماری برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 13. کاربرد حافظه در Semantic Kernel برای ذخیره و بازیابی اطلاعات
• 14. پیاده‌سازی حافظه معنایی با استفاده از Vector Database
• 15. استفاده از Embeddings برای تحلیل شباهت‌های متنی
• 16. مدیریت درخواست‌های زنجیره‌ای با استفاده از ابزار Planner
• 17. استفاده از توابع ترکیبی برای اجرای فرآیندهای پیچیده
• 18. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 19. مدیریت خطا و استثناها در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. امنیت در تبادل داده با APIهای هوش مصنوعی
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه در فراخوانی مدل‌ها
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر داده‌های سازمانی
• 23. استفاده از Semantic Kernel در توسعه برنامه‌های تحت وب
• 24. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده سنتی
• 25. ارزیابی و تست کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
• 26. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در برنامه‌های هوشمند
• 27. طراحی رابط کاربری تعاملی برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 28. استفاده از قابلیت‌های Streaming در Semantic Kernel
• 29. مدیریت وضعیت و تاریخچه گفتگوها در برنامه‌های هوشمند
• 30. آموزش ساخت یک دستیار هوشمند سازمانی با Semantic Kernel
• 31. بررسی الگوهای طراحی (Design Patterns) در توسعه با Semantic Kernel
• 32. توسعه ابزارهای جانبی برای تعامل با فایل‌ها و اسناد
• 33. استفاده از فیلترها برای مدیریت و نظارت بر ورودی و خروجی مدل
• 34. شخصی‌سازی رفتار مدل با استفاده از دستورالعمل‌های سیستمی
• 35. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل محتوا و طبقه‌بندی خودکار
• 36. مقیاس‌پذیری برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط‌های ابری
• 37. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم پارامترهای مدل
• 38. مستندسازی و نگهداری کدهای مبتنی بر Semantic Kernel
• 39. بررسی چالش‌های اخلاقی و فنی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 40. آینده توسعه نرم‌افزار با ابزارهای هوش مصنوعی مولد