اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شروعی حرفه‌ای با Amazon Q Developer - ساخت برنامه‌های کاربردی هوشمند

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شروعی حرفه‌ای با Amazon Q Developer - ساخت برنامه‌های کاربردی هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با Amazon Q Developer
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه Amazon Q
  • 4. معماری Amazon Q: اجزا و نحوه عملکرد
  • 5. درک توکن‌ها و نحوه پردازش متن در Amazon Q
  • 6. مفهوم Prompt Engineering و اهمیت آن
  • 7. طراحی Promptهای موثر برای Amazon Q
  • 8. انواع مختلف Promptها: Zero-shot, One-shot, Few-shot
  • 9. بهینه‌سازی Promptها برای دقت و کارایی
  • 10. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی‌شده توسط Amazon Q
  • 11. استفاده از Python برای تعامل با Amazon Q
  • 12. APIهای Amazon Q: مروری بر توابع و امکانات
  • 13. احراز هویت و مجوز دسترسی به Amazon Q
  • 14. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در برنامه‌های Amazon Q
  • 15. ایجاد یک برنامه ساده پرسش و پاسخ با Amazon Q
  • 16. ادغام Amazon Q با پایگاه‌های داده
  • 17. استفاده از Amazon Q برای خلاصه سازی متن
  • 18. استخراج اطلاعات کلیدی از متن با Amazon Q
  • 19. ترجمه ماشینی با Amazon Q
  • 20. تولید محتوا با Amazon Q: نوشتن مقالات و گزارش‌ها
  • 21. شخصی‌سازی Amazon Q برای دامنه‌های خاص
  • 22. آشنایی با Fine-tuning و نحوه استفاده از آن
  • 23. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
  • 24. Fine-tuning یک مدل Amazon Q برای یک وظیفه خاص
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tune شده
  • 26. استفاده از Amazon Q برای تحلیل احساسات
  • 27. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده با Amazon Q
  • 28. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots) با Amazon Q
  • 29. استفاده از Amazon Q برای تولید کد
  • 30. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های تولید کد
  • 31. ادغام Amazon Q با سرویس‌های ابری دیگر
  • 32. مقایسه Amazon Q با سایر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 33. ملاحظات امنیتی در استفاده از Amazon Q
  • 34. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Amazon Q
  • 35. استفاده از Amazon Q برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 36. آشنایی با تکنیک‌های Embedding در Amazon Q
  • 37. استفاده از Amazon Q برای طبقه‌بندی متن
  • 38. ساخت یک برنامه تشخیص اسپم با Amazon Q
  • 39. استفاده از Amazon Q برای تحلیل روندها
  • 40. پیش‌بینی با استفاده از Amazon Q و داده‌های زمانی
  • 41. آشنایی با مفهوم Reinforcement Learning و Amazon Q
  • 42. استفاده از Amazon Q برای تولید داستان و شعر
  • 43. استفاده از Amazon Q برای تولید موسیقی
  • 44. آشنایی با محدودیت‌های Amazon Q
  • 45. بهترین روش‌ها برای استفاده از Amazon Q
  • 46. آینده Amazon Q و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 47. معرفی ابزارهای کمکی برای توسعه با Amazon Q
  • 48. استفاده از Amazon Q برای تولید مستندات فنی
  • 49. ادغام Amazon Q با سیستم‌های CRM
  • 50. استفاده از Amazon Q برای پشتیبانی مشتری
  • 51. آشنایی با Amazon Bedrock و ارتباط آن با Amazon Q
  • 52. استفاده از Amazon Q برای تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 53. استفاده از Amazon Q برای تولید محتوای چندزبانه
  • 54. آشنایی با مفهوم RAG (Retrieval-Augmented Generation) و Amazon Q
  • 55. پیاده‌سازی RAG با Amazon Q
  • 56. استفاده از Amazon Q برای ساخت دستیارهای مجازی
  • 57. آشنایی با مفاهیم اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
  • 58. ایجاد یک برنامه تحلیل متن با Amazon Q و Python
  • 59. استفاده از Amazon Q برای ایجاد خلاصه‌های خودکار اخبار
  • 60. آشنایی با نحوه مقیاس‌پذیری برنامه‌های Amazon Q
  • 61. استفاده از Amazon Q برای تولید ایمیل‌های بازاریابی
  • 62. آشنایی با Amazon SageMaker و ارتباط آن با Amazon Q
  • 63. استفاده از Amazon Q برای تولید زیرنویس فیلم
  • 64. آشنایی با APIهای Amazon Q برای توسعه دهندگان پیشرفته
  • 65. استفاده از Amazon Q برای ساخت برنامه‌های کاربردی موبایل
  • 66. آشنایی با روش‌های نظارت بر عملکرد Amazon Q
  • 67. استفاده از Amazon Q برای تحلیل بازخورد مشتریان
  • 68. آشنایی با ابزارهای دیباگینگ برای برنامه‌های Amazon Q
  • 69. استفاده از Amazon Q برای تولید گزارش‌های تحلیلی
  • 70. آشنایی با امنیت داده‌ها در Amazon Q
  • 71. استفاده از Amazon Q برای ساخت سیستم‌های توصیه گر
  • 72. آشنایی با لایه‌های مختلف امنیت در Amazon Q
  • 73. استفاده از Amazon Q برای شناسایی تقلب
  • 74. آشنایی با استانداردهای قانونی مرتبط با هوش مصنوعی
  • 75. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ هزینه در Amazon Q
  • 76. استفاده از Amazon Q برای تولید کد تست خودکار
  • 77. آشنایی با مفاهیم DevOps و Amazon Q
  • 78. استفاده از Amazon Q برای خودکارسازی فرایندهای تجاری
  • 79. آشنایی با تاثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 80. استفاده از Amazon Q برای ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
  • 81. آشنایی با چالش‌های توسعه برنامه‌های کاربردی با مدل‌های زبانی بزرگ
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Amazon Q Amazon Q Developer LLM برنامه نویسی توسعه اپلیکیشن توسعه نرم افزار کدنویسی هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی هوش مصنوعی مولد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.