دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با استفاده از API گوگل جمنای (Gemini) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با استفاده از API گوگل جمنای (Gemini)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و جمنای
• 2. مبانی جمنای و معماری آن
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 4. آشنایی با API جمنای
• 5. اولین درخواست به جمنای
• 6. پردازش متن با جمنای
• 7. تولید متن خلاقانه
• 8. خلاصه‌سازی متون
• 9. ترجمه با جمنای
• 10. تحلیل احساسات متون
• 11. پرسش و پاسخ از متون
• 12. کار با داده‌های ساختاریافته
• 13. تولید کد با جمنای
• 14. اشکال‌زدایی کد با جمنای
• 15. توسعهٔ برنامه‌های چت‌بات
• 16. طراحی رابط کاربری چت‌بات
• 17. مدیریت تاریخچهٔ گفتگو
• 18. تنظیمات پیشرفتهٔ جمنای
• 19. کنترل دما و خلاقیت
• 20. تنظیمات نمونه‌برداری
• 21. استفاده از توکن‌های ویژه
• 22. مدیریت خطاهای API
• 23. ملاحظات امنیتی در استفاده از API
• 24. حریم خصوصی داده‌ها
• 25. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 26. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 27. کاهش سوگیری در جمنای
• 28. یادگیری تقویتی از بازخورد انسان
• 29. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 30. مقدمه‌ای بر پروژه‌ها
• 31. پروژه ۱: دستیار نگارش رزومه
• 32. طراحی ساختار رزومه
• 33. جمع‌آوری اطلاعات کاربر
• 34. تولید بخش‌های مختلف رزومه
• 35. بازبینی و ویرایش رزومه
• 36. پروژه ۲: سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر اسناد
• 37. بارگذاری و پردازش اسناد
• 38. نمایه‌سازی اسناد
• 39. جستجو در میان اسناد
• 40. استخراج اطلاعات کلیدی
• 41. پاسخ‌دهی به سوالات کاربر
• 42. ارائهٔ منابع پاسخ
• 43. پروژه ۳: ابزار خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 44. دریافت URL مقاله
• 45. استخراج متن مقاله
• 46. خلاصه‌سازی بخش‌های اصلی
• 47. تولید چکیدهٔ نهایی
• 48. ارائهٔ خلاصه‌ها با سطوح مختلف جزئیات
• 49. کار با تصاویر و چندرسانه‌ای (در صورت امکان)
• 50. تکنیک‌های پیشرفتهٔ خلاصه‌سازی
• 51. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 52. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 53. مدیریت هزینهٔ API
• 54. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 55. یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌ها
• 56. استفاده از ابزارهای توسعهٔ گوگل
• 57. مقدمه‌ای بر MLOps
• 58. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 59. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 60. انتقال دانش از مدل‌های بزرگ
• 61. مفاهیم پیشرفتهٔ پردازش زبان طبیعی
• 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 63. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 64. ترنسفورمرها و توجه (Attention)
• 65. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 66. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 67. مکانیسم توجه چندسر (Multi-head Attention)
• 68. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 69. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 70. کاربرد جمنای در حوزه‌های مختلف
• 71. جمنای در آموزش
• 72. جمنای در سلامت
• 73. جمنای در کسب‌وکار
• 74. جمنای در پژوهش
• 75. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی
• 76. پردازش همزمان متن و تصویر
• 77. پردازش متن و صدا
• 78. تولید محتوای چندوجهی
• 79. کاربردهای خلاقانهٔ جمنای
• 80. تولید داستان‌های تعاملی
• 81. ساخت بازی‌های متنی
• 82. کمک به نویسندگان و شاعران
• 83. ایجاد سناریو برای محتوای ویدیویی
• 84. مسائل حقوقی و مالکیت معنوی
• 85. استفادهٔ مسئولانه از جمنای
• 86. آیندهٔ هوش مصنوعی و جمنای
• 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 88. منابع بیشتر برای مطالعه