دوره راه‌اندازی و استفاده از مدل‌های Gemini در Google Cloud با دستورات cURL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی و استفاده از مدل‌های Gemini در Google Cloud با دستورات cURL

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده در ابر

موضوع میانی: تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای خط فرمان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با هوش مصنوعی و پردازش داده در ابر
• 2. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلیدی پردازش داده
• 3. معماری ابر و خدمات مرتبط
• 4. مبانی ذخیره‌سازی داده در ابر
• 5. شبکه‌سازی در محیط ابر
• 6. مقدمه ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 7. مفاهیم پایه پلتفرم Vertex AI
• 8. معرفی API های هوش مصنوعی در Google Cloud
• 9. کاربرد cURL در تعامل با API ها
• 10. نصب و پیکربندی cURL
• 11. مبانی درخواست‌های HTTP
• 12. روش‌های احراز هویت در API های ابری
• 13. دریافت کلید API و اعتبارنامه‌ها
• 14. تنظیمات اولیه cURL برای درخواست‌های ابری
• 15. معرفی مدل‌های Gemini
• 16. کاربرد مدل‌های Gemini در پردازش متن
• 17. ساختار درخواست به مدل‌های Gemini
• 18. ارسال درخواست‌های متنی ساده به Gemini
• 19. دریافت و تحلیل پاسخ‌های Gemini
• 20. تنظیم پارامترهای تولید متن در Gemini
• 21. کنترل خلاقیت و دما در پاسخ‌ها
• 22. مدیریت طول پاسخ و توقف
• 23. استفاده از prompt های پیشرفته
• 24. تکنیک‌های مهندسی prompt برای نتایج بهتر
• 25. مثال‌های عملی از تعامل با Gemini
• 26. کاربرد Gemini در خلاصه‌سازی متون
• 27. کاربرد Gemini در ترجمه زبان‌ها
• 28. کاربرد Gemini در تولید محتوای خلاق
• 29. کاربرد Gemini در پاسخ به سوالات
• 30. کاربرد Gemini در طبقه‌بندی متون
• 31. کاربرد Gemini در استخراج اطلاعات
• 32. مقدمه ای بر API های چندوجهی Gemini
• 33. پردازش ورودی‌های تصویری با Gemini
• 34. ارسال تصاویر و متن به Gemini
• 35. دریافت و تحلیل پاسخ‌های چندوجهی
• 36. کاربرد Gemini در توصیف تصاویر
• 37. کاربرد Gemini در پاسخ به سوالات تصویری
• 38. کاربرد Gemini در تولید محتوا با الهام از تصاویر
• 39. مفاهیم پیشرفته در استفاده از cURL
• 40. مدیریت هدرهای HTTP در cURL
• 41. تنظیمات زمان‌بندی و مهلت در cURL
• 42. مدیریت خطاها و کدهای وضعیت HTTP
• 43. استفاده از cURL برای دیباگ کردن API
• 44. مقدمه ای بر امنیت در تعامل با API ها
• 45. اصول امنیتی در مدیریت کلیدهای API
• 46. روش‌های امن‌سازی ارتباطات با ابر
• 47. ملاحظات حریم خصوصی در پردازش داده
• 48. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 49. چارچوب‌های قانونی استفاده از هوش مصنوعی
• 50. رعایت اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 51. ملاحظات حقوقی در استفاده از مدل‌های زبان
• 52. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 53. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 54. واژگان‌سازی و توکن‌سازی
• 55. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌یابی
• 56. حذف کلمات توقف
• 57. مقدمه ای بر مدل‌های آماری در NLP
• 58. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 59. مقدمه ای بر مدل‌های یادگیری عمیق در NLP
• 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 61. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 62. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 63. مقدمه ای بر معماری ترنسفورمر
• 64. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 65. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 66. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در وظایف NLP
• 67. کاربرد مدل‌های Gemini در وظایف پیشرفته
• 68. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Gemini
• 69. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
• 70. بررسی هزینه‌های استفاده از API های ابری
• 71. بهینه‌سازی درخواست‌ها برای کاهش هزینه
• 72. نظارت بر استفاده از API
• 73. ابزارهای مانیتورینگ در Google Cloud
• 74. مدیریت نسخه‌های API
• 75. مستندسازی تعاملات با API
• 76. مرور کلی بر بهترین روش‌ها
• 77. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای اتوماسیون
• 78. نوشتن اسکریپت‌های ساده با cURL
• 79. انتخاب مدل مناسب Gemini برای وظیفه
• 80. ارزیابی نتایج و بهبود مستمر
• 81. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
• 82. مقدمه ای بر آینده هوش مصنوعی در ابر
• 83. تاثیر هوش مصنوعی بر صنایع مختلف
• 84. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 85. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 86. جمع‌بندی مباحث دوره
• 87. نکات پایانی و راهنمایی برای پروژه‌ها