اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پاسخگو با استفاده از Flask و مدل‌های زبانی (NLP)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پاسخگو با استفاده از Flask و مدل‌های زبانی (NLP)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه وب و هوش مصنوعی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری سامانه‌های وب و نقش هوش مصنوعی در تعاملات دیجیتال
• 2. آشنایی با ساختار فریم‌ورک Flask برای توسعه وب
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه و مدیریت پکیج‌های پایتون
• 4. اصول مسیریابی در Flask و طراحی نقاط پایانی API
• 5. درک مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی
• 6. آشنایی با رابط‌های برنامه‌نویسی OpenAI و مدیریت کلیدهای دسترسی
• 7. مفاهیم امنیتی در طراحی API و حفاظت از داده‌های کاربران
• 8. ایجاد نخستین پاسخ‌دهنده متنی ساده با Flask
• 9. طراحی ساختار داده‌ها برای ذخیره‌سازی تاریخچه گفتگو
• 10. مدیریت درخواست‌های HTTP و پاسخ‌های JSON در Flask
• 11. پیش‌پردازش ورودی‌های کاربر و پالایش پیام‌ها
• 12. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت پاسخ‌های مدل
• 13. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منطق سمت سرور
• 14. مدیریت وضعیت گفتگو و حفظ تداوم در چت‌بات‌ها
• 15. طراحی رابط کاربری ساده با استفاده از HTML و CSS
• 16. ارتباط میان رابط کاربری و سمت سرور با JavaScript و AJAX
• 17. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت کاربر در سامانه
• 18. مدیریت خطاهای رایج در فراخوانی API و پایداری سیستم
• 19. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. استفاده از کتابخانه‌های کمکی برای تحلیل متن و استخراج موجودیت‌ها
• 21. پیاده‌سازی قابلیت‌های شخصی‌سازی پاسخ‌ها بر اساس پروفایل کاربر
• 22. مفاهیم پایگاه داده در ذخیره‌سازی پرسش و پاسخ‌ها
• 23. کار با SQLAlchemy برای مدیریت داده‌های سامانه
• 24. تست واحد و تست یکپارچگی برای سامانه‌های هوشمند
• 25. امن‌سازی تبادل داده‌ها با استفاده از پروتکل HTTPS
• 26. اصول طراحی تجربه کاربری در تعامل با هوش مصنوعی
• 27. محدودسازی نرخ درخواست‌ها برای جلوگیری از سوءاستفاده
• 28. مستندسازی API با استفاده از استانداردهای مدرن
• 29. پیاده‌سازی سیستم لاگ‌گیری و مانیتورینگ عملکرد سامانه
• 30. استراتژی‌های استقرار (Deployment) سامانه در سرورهای داخلی
• 31. آشنایی با کانتینر‌سازی برنامه با Docker برای توزیع آسان
• 32. مدیریت محیط‌های اجرایی و متغیرهای حساس سامانه
• 33. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
• 34. پایش خروجی‌های مدل و فیلترینگ محتوای نامناسب
• 35. ارتقای سامانه با افزودن قابلیت تحلیل احساسات کاربر
• 36. توسعه سامانه برای پشتیبانی از زبان فارسی و پردازش متن راست‌چین
• 37. راهکارهای مقیاس‌پذیری سامانه برای تعداد کاربران بالا
• 38. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مدل‌های زبانی
• 39. نکات پایانی در نگهداری و پشتیبانی از سامانه‌های هوشمند تحت وب