دوره ساخت برنامه‌های خلاقانه با Gemini API: از ایده تا اجرا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های خلاقانه با Gemini API: از ایده تا اجرا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معرفی Gemini API
• 4. مفاهیم کلیدی در کار با LLMs
• 5. کاربرد Gemini API در توسعه نرم‌افزار
• 6. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 7. اولین برنامه با Gemini API: تولید متن
• 8. تنظیم پارامترهای مدل برای خروجی مطلوب
• 9. تولید متن خلاقانه: شعر و داستان
• 10. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 11. ترجمه ماشینی با Gemini API
• 12. پاسخ به پرسش‌ها و استخراج اطلاعات
• 13. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 14. تحلیل احساسات متون
• 15. دسته‌بندی متون
• 16. تولید کد با Gemini API
• 17. اشکال‌زدایی کد با هوش مصنوعی
• 18. تفسیر کد و مستندسازی خودکار
• 19. ساخت چت‌بات‌های تعاملی
• 20. طراحی رابط کاربری برای چت‌بات‌ها
• 21. مدیریت تاریخچه مکالمه در چت‌بات
• 22. تنظیم شخصیت و لحن چت‌بات
• 23. کاربرد Gemini API در آموزش
• 24. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 25. شبیه‌سازی سناریوهای آموزشی
• 26. ارزیابی و بازخورد در فرآیند یادگیری
• 27. ساخت ابزارهای کمکی برای دانش‌آموزان
• 28. کاربرد Gemini API در کسب‌وکار
• 29. تحلیل داده‌های مشتریان
• 30. تولید محتوای بازاریابی
• 31. بهینه‌سازی فرآیندهای پشتیبانی مشتری
• 32. ساخت دستیاران مجازی برای کارمندان
• 33. کاربرد Gemini API در پژوهش
• 34. جستجوی پیشرفته در مقالات علمی
• 35. تحلیل مقالات و استخراج یافته‌ها
• 36. کمک به نگارش مقالات پژوهشی
• 37. شناسایی الگوها در داده‌های پژوهشی
• 38. کاربرد Gemini API در هنر و خلاقیت
• 39. تولید ایده‌های هنری
• 40. کمک به خلق آثار هنری دیجیتال
• 41. نوشتن سناریو و دیالوگ
• 42. ساخت موسیقی و اشعار
• 43. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 44. مسئولیت‌پذیری در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی
• 45. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 46. امنیت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 47. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله
• 48. چارچوب‌های قانونی و مقررات هوش مصنوعی در ایران
• 49. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 50. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی
• 51. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 52. معماری برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 53. استفاده از پایگاه‌های داده در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 54. یکپارچه‌سازی Gemini API با سرویس‌های دیگر
• 55. طراحی API برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 56. تست و ارزیابی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 57. مستندسازی فنی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 58. راهنمای توسعه‌دهندگان برای Gemini API
• 59. به‌روزرسانی و نگهداری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 60. روندهای آینده در هوش مصنوعی مولد
• 61. مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 62. هوش مصنوعی و واقعیت افزوده
• 63. هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (IoT)
• 64. تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل آینده
• 65. یادگیری تقویتی با مدل‌های زبانی
• 66. تولید تصاویر و ویدئو با هوش مصنوعی
• 67. مدل‌های زبانی سفارشی (Fine-tuning)
• 68. مقایسه Gemini API با سایر API ها
• 69. نکات پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 70. استفاده از ابزارهای خارجی با Gemini API
• 71. ساخت ابزارهای تحلیل متن پیشرفته
• 72. تولید گزارش‌های خودکار
• 73. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 74. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب)
• 75. کمک به تشخیص بیماری‌ها (با نظارت متخصص)
• 76. تحلیل داده‌های پزشکی
• 77. تولید محتوای پزشکی (با تأیید متخصص)
• 78. ساخت دستیاران مجازی برای پزشکان
• 79. کاربرد در حوزه حقوق و قضا (با رعایت چارچوب)
• 80. تحلیل اسناد حقوقی
• 81. کمک به نگارش لوایح
• 82. جستجوی قوانین و مقررات
• 83. ملاحظات امنیتی در پردازش اطلاعات حساس
• 84. اصول برنامه‌نویسی امن در ایران
• 85. رعایت قوانین جرائم رایانه‌ای
• 86. حفاظت از داده‌ها در برابر نفوذ
• 87. مدیریت دسترسی‌ها در سیستم‌ها
• 88. اصول طراحی معماری امن نرم‌افزار
• 89. راهنمای عملی پیاده‌سازی موارد امنیتی
• 90. مطالعات موردی موفق در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 91. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 92. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 93. آینده توسعه برنامه‌های خلاقانه با هوش مصنوعی
• 94. کارگاه عملی: ساخت یک اپلیکیشن کامل
• 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی