دوره جامع پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با زبان جاوا و فریم‌ورک Spring AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با زبان جاوا و فریم‌ورک Spring AI

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه هوش مصنوعی در بستر چارچوب‌های سازمانی (Enterprise AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و کاربرد آن در اکوسیستم جاوا
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند در بستر فریم‌ورک اسپرینگ
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و نحوه تعامل با آن‌ها
• 4. پیکربندی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی با جاوا
• 5. کار با کتابخانه Spring AI و ساختار ماژولار آن
• 6. مفهوم تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی از طریق API
• 7. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌های متنی در اسپرینگ
• 8. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی ورودی مدل‌ها
• 9. کاربرد الگوهای طراحی در توسعه نرم‌افزارهای هوشمند
• 10. آشنایی با مفهوم Embeddings و فضای برداری داده‌ها
• 11. کار با پایگاه‌های داده برداری در محیط سازمانی
• 12. پیاده‌سازی الگوی RAG برای غنی‌سازی پاسخ‌های مدل
• 13. اتصال داده‌های سازمانی به پایگاه داده‌های برداری
• 14. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. مدیریت حافظه گفتگو در سیستم‌های هوشمند
• 16. تکنیک‌های افزایش دقت پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی
• 17. استفاده از توابع مدل در برنامه‌های جاوا
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های موجود
• 19. امنیت در توسعه سامانه‌های هوشمند سازمانی
• 20. احراز هویت و کنترل دسترسی در تعامل با APIهای هوش مصنوعی
• 21. پایش و نظارت بر عملکرد مدل‌های هوشمند در محیط عملیاتی
• 22. مدیریت خطا و استثناها در جریان‌های کاری هوش مصنوعی
• 23. تست و ارزیابی پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 24. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازشی
• 25. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در معماری میکروسرویس
• 26. استفاده از ابزارهای مشاهده‌پذیری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. پیاده‌سازی قابلیت‌های چندوجهی در برنامه‌های جاوا
• 28. کاربرد مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های متنی سازمان
• 29. خودکارسازی فرآیندهای کسب‌وکار با کمک مدل‌های زبانی
• 30. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها در محیط‌های سازمانی
• 31. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 32. انطباق خروجی‌های هوش مصنوعی با استانداردهای سازمانی
• 33. پروژه عملی: طراحی یک سامانه پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش داخلی
• 34. پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم خلاصه‌ساز اسناد سازمانی
• 35. به‌کارگیری Spring AI در پروژه‌های مبتنی بر ابر
• 36. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزارهای سازمانی ایرانی