اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین در پیاده‌سازی و مدیریت هوش مصنوعی مولد با Spring AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی و مدیریت هوش مصنوعی مولد با Spring AI

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک اسپرینگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد در اکوسیستم جاوا
• 2. معرفی پروژه Spring AI و معماری آن
• 3. تنظیم محیط توسعه و پیکربندی اولیه پروژه‌های Spring AI
• 4. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و نحوه تعامل با آن‌ها
• 5. کار با اینترفیس‌های اصلی در Spring AI برای ارتباط با مدل‌ها
• 6. مدیریت کلیدهای دسترسی و امنیت در فراخوانی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 7. استفاده از Prompt Templates برای استانداردسازی ورودی‌ها
• 8. تولید پاسخ‌های متنی با استفاده از مدل‌های Chat
• 9. مفهوم خروجی‌های ساختاریافته و نگاشت به اشیاء جاوا
• 10. تکنیک‌های مهندسی پرامپت در محیط توسعه Spring
• 11. آشنایی با فضای برداری و پایگاه‌داده‌های برداری
• 12. مفهوم تعبیه یا Embedding در مدل‌های زبانی
• 13. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در پایگاه‌داده‌های برداری با Spring
• 14. پیاده‌سازی معماری RAG برای افزایش دقت مدل‌ها
• 15. بازیابی اطلاعات از اسناد محلی با استفاده از Spring AI
• 16. تجزیه و تحلیل فایل‌های متنی و PDF برای تغذیه مدل
• 17. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در چت‌بات‌ها
• 18. استفاده از توابع ابزاری برای اتصال مدل به سرویس‌های داخلی
• 19. پیاده‌سازی فراخوانی توابع یا Function Calling در اسپرینگ
• 20. اتصال هوش مصنوعی به پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای جهت پرسش و پاسخ
• 21. تولید محتوای چندرسانه‌ای و کار با مدل‌های تصویری
• 22. بهینه‌سازی پاسخ‌ها با استفاده از تکنیک‌های رتبه‌بندی مجدد
• 23. مدیریت خطا و استثناها در تعامل با سرویس‌های هوش مصنوعی
• 24. نظارت بر عملکرد و پایش مصرف توکن‌ها در Spring AI
• 25. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 26. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 27. ملاحظات اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 28. مدیریت کانکشن‌ها و بهینه‌سازی عملکرد در مقیاس بالا
• 29. استفاده از ابزارهای مشاهده‌پذیری برای ردیابی درخواست‌ها
• 30. مستندسازی و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری
• 31. توسعه رابط کاربری ساده برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. ترکیب چندین مدل برای حل مسائل پیچیده
• 33. شخصی‌سازی رفتار مدل با استفاده از دستورالعمل‌های سیستمی
• 34. مدیریت نسخه‌بندی در مدل‌های هوش مصنوعی و سرویس‌های مرتبط
• 35. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 36. ارائه راهکارهای بومی‌سازی و پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌ها
• 37. توسعه سیستم‌های خبره مبتنی بر اسپرینگ و هوش مصنوعی
• 38. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت محتوا و کسب‌وکار
• 39. بررسی آینده هوش مصنوعی در پلتفرم‌های سازمانی جاوا
• 40. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند سازمانی