دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با استفاده از APIهای پیشرفتهٔ هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با استفاده از APIهای پیشرفتهٔ هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معماری ترنسفورمر و نقش آن در LLMs
• 5. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. مقدمه‌ای بر APIهای هوش مصنوعی
• 7. آشنایی با OpenAI API
• 8. ثبت‌نام و دریافت کلید API
• 9. اصول کار با REST APIها
• 10. ساختار درخواست‌ها و پاسخ‌های API
• 11. مقدمه‌ای بر مدل GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 12. توانمندی‌های مدل GPT
• 13. کاربرد GPT در تولید متن
• 14. نوشتن شعر با GPT
• 15. تولید محتوای خلاقانه با GPT
• 16. خلاصه‌سازی متون با GPT
• 17. پاسخ به پرسش‌ها با GPT
• 18. ترجمه ماشینی با GPT
• 19. کاربرد GPT در خلاصه‌سازی اخبار
• 20. تولید پاسخ‌های منطقی با GPT
• 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید کد
• 22. کاربرد GPT در توسعهٔ نرم‌افزار
• 23. تولید قطعه کد با GPT
• 24. رفع اشکال کد با GPT
• 25. آموزش مفاهیم برنامه‌نویسی با GPT
• 26. مقدمه‌ای بر مدل Whisper
• 27. توانمندی‌های مدل Whisper
• 28. کاربرد Whisper در تبدیل گفتار به متن
• 29. دقت و کارایی Whisper
• 30. پیش‌پردازش صدا برای Whisper
• 31. تبدیل صوت جلسات به متن با Whisper
• 32. تحلیل محتوای صوتی با Whisper
• 33. مقدمه‌ای بر Embeddings
• 34. کاربرد Embeddings در جستجو
• 35. تولید Embeddings با مدل‌های OpenAI
• 36. مقایسه Embeddings تولید شده
• 37. کاربرد Embeddings در طبقه‌بندی متن
• 38. مقدمه‌ای بر Fine-tuning مدل‌ها
• 39. آماده‌سازی داده برای Fine-tuning
• 40. فرایند Fine-tuning مدل‌ها
• 41. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 42. کاربرد Fine-tuning در کاربردهای خاص
• 43. اصول طراحی Prompt Engineering
• 44. تکنیک‌های نوشتن Prompt مؤثر
• 45. Zero-shot و Few-shot Prompting
• 46. Prompting مبتنی بر Chain-of-Thought
• 47. Prompting برای وظایف پیچیده
• 48. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل
• 49. تنظیم پارامترهای مدل (Temperature, Top-p)
• 50. مدیریت تاریخچه مکالمه در برنامه‌ها
• 51. ساخت ربات‌های چت هوشمند
• 52. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ
• 53. توسعهٔ دستیارهای مجازی
• 54. کاربرد LLMs در آموزش مجازی
• 55. ساخت ابزارهای کمک آموزشی
• 56. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 57. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های متنی
• 58. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 59. تحلیل احساسات متون
• 60. طبقه‌بندی متون
• 61. تشخیص موضوع متون
• 62. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. کاربرد LLMs در توسعهٔ بازی‌ها
• 64. تولید دیالوگ برای شخصیت‌های بازی
• 65. ساخت سناریوهای داستانی پویا
• 66. کاربرد LLMs در خدمات مشتریان
• 67. ساخت چت‌بات‌های پشتیبانی
• 68. پاسخگویی خودکار به سوالات متداول
• 69. تحلیل بازخورد مشتریان
• 70. کاربرد LLMs در حوزهٔ حقوقی
• 71. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
• 72. جستجو در پایگاه داده‌های حقوقی
• 73. کمک به نگارش لوایح
• 74. کاربرد LLMs در حوزهٔ سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
• 75. کمک به تشخیص اولیه (تحت نظر متخصص)
• 76. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 77. ارائه اطلاعات عمومی سلامت
• 78. مقدمه‌ای بر اصول امنیت در برنامه‌های AI
• 79. حفاظت از کلیدهای API
• 80. مدیریت دسترسی کاربران
• 81. جلوگیری از سوء استفاده از مدل‌ها
• 82. اصول اخلاقی در توسعهٔ برنامه‌های AI
• 83. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 84. شفافیت در استفاده از AI
• 85. رعایت حریم خصوصی کاربران
• 86. کاربردهای پیشرفتهٔ Embeddings
• 87. تکنیک‌های جستجوی معنایی
• 88. ساخت سیستم‌های تشخیص تشابه
• 89. کاربرد Embeddings در خوشه‌بندی داده‌ها
• 90. مقدمه‌ای بر Vector Databases
• 91. آشنایی با پایگاه داده‌های برداری
• 92. ذخیره‌سازی و بازیابی Embeddings
• 93. کاربرد Vector Databases در برنامه‌های AI
• 94. معماری برنامه‌های AI مقیاس‌پذیر
• 95. استفاده از سرویس‌های ابری
• 96. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از API
• 97. پایش عملکرد برنامه‌های AI
• 98. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد تصویر (با رویکرد سازگار)
• 99. کاربرد مدل‌های مولد متن در توصیف تصویر
• 100. تولید متن برای تصاویر