دوره ساخت دستیارهای هوشمند با استفاده از Gemini API و Python همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوشمند با استفاده از Gemini API و Python

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. آشنایی با Gemini API
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 5. مفاهیم پایه پایتون برای توسعه‌دهندگان
• 6. انواع مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 7. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 8. آموزش مدل‌های زبانی
• 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 10. معرفی Function Calling در Gemini API
• 11. مزایای استفاده از Function Calling
• 12. ساختار درخواست‌ها و پاسخ‌های Gemini API
• 13. احراز هویت و مدیریت کلیدهای API
• 14. اولین گام‌ها با Gemini API: دریافت پاسخ متنی
• 15. استفاده از پارامترهای مدل برای کنترل خروجی
• 16. تنظیم دما (Temperature) و حداکثر توکن‌ها
• 17. کاربرد Function Calling برای استخراج اطلاعات ساختاریافته
• 18. تعریف توابع سفارشی برای Function Calling
• 19. ارسال توابع به Gemini API
• 20. دریافت نتایج اجرای توابع از API
• 21. مدیریت خطاهای احتمالی در فراخوانی توابع
• 22. مثال‌های کاربردی از Function Calling
• 23. ساخت یک دستیار پرسش و پاسخ ساده
• 24. توسعه یک ابزار خلاصه‌سازی متن
• 25. ایجاد یک سیستم تولید محتوا
• 26. بهبود دستیارهای مکالمه‌ای با Function Calling
• 27. ادغام Gemini API با پایگاه داده
• 28. ذخیره و بازیابی اطلاعات از پایگاه داده
• 29. پرس‌وجو از پایگاه داده با استفاده از هوش مصنوعی
• 30. اتصال به سرویس‌های خارجی از طریق API
• 31. توسعه یک سیستم مدیریت وظایف هوشمند
• 32. کاربرد Function Calling در اتوماسیون فرآیندها
• 33. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Gemini API
• 34. تحلیل احساسات متون
• 35. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 36. دسته‌بندی متون
• 37. ترجمه ماشینی با Gemini API
• 38. تولید متن خلاقانه
• 39. نوشتن کد با کمک Gemini API
• 40. تولید کد پایتون برای وظایف مشخص
• 41. اشکال‌زدایی کد با هوش مصنوعی
• 42. تفسیر و توضیح کدهای نوشته شده
• 43. ملاحظات امنیتی در استفاده از APIها
• 44. حفاظت از کلیدهای API
• 45. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 46. استانداردهای کدنویسی ایمن
• 47. اصول حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 48. رعایت قوانین و مقررات در توسعه نرم‌افزار
• 49. معرفی کتابخانه‌های پایتون مرتبط با هوش مصنوعی
• 50. NumPy برای محاسبات عددی
• 51. Pandas برای تحلیل داده‌ها
• 52. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 53. TensorFlow و Keras برای شبکه‌های عصبی
• 54. PyTorch برای یادگیری عمیق
• 55. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 56. اصول نوشتن پرامپت‌های مؤثر
• 57. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 58. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 59. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 60. تکنیک‌های نمونه‌برداری و اعتبارسنجی
• 61. روش‌های بهبود دقت و کارایی مدل
• 62. تنظیم مدل برای وظایف خاص
• 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 64. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
• 65. معرفی مفاهیم پایه هوش مصنوعی اخلاقی
• 66. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 67. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 68. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 69. مقدمه‌ای بر معماری‌های پیشرفته مدل‌های زبانی
• 70. مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 71. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 72. مقایسه Gemini API با سایر APIهای مدل زبانی
• 73. کاربردهای پیشرفته Function Calling
• 74. ساخت یک سیستم توصیه‌گر هوشمند
• 75. توسعه یک رابط کاربری گرافیکی برای دستیار هوشمند
• 76. استفاده از LangChain برای ساخت برنامه‌های پیچیده
• 77. یکپارچه‌سازی با ابزارهای دیگر
• 78. نکات تکمیلی و بهترین روش‌ها
• 79. پروژه‌های عملی و چالش‌ها
• 80. آیندهٔ هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 81. توسعهٔ پایدار در هوش مصنوعی
• 82. مروری بر مفاهیم پیشرفته
• 83. جمع‌بندی و گام‌های بعدی