دوره راهنمای جامع توسعه کاربردهای هوش مصنوعی با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی (API) پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع توسعه کاربردهای هوش مصنوعی با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی (API) پیشرفته

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با ساختار رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی در هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با APIهای هوش مصنوعی
• 4. مدیریت کلیدهای امنیتی و احراز هویت در فراخوانی سرویس‌ها
• 5. مفاهیم پایه در مهندسی دستور (Prompt Engineering)
• 6. تکنیک‌های بهینه‌سازی دستورات برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 7. ساختار داده‌ها و فرمت‌های تبادل اطلاعات در هوش مصنوعی
• 8. کار با API مدل‌های OpenAI و پارامترهای پیکربندی
• 9. مفهوم دما و تصادفی‌سازی در خروجی مدل‌های زبانی
• 10. مدیریت سقف توکن‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در API
• 11. تحلیل و پردازش متن با مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 13. کار با API مدل‌های گوگل جمینای (Google Gemini)
• 14. مقایسه قابلیت‌ها و کاربردهای مدل‌های GPT و Gemini
• 15. پیاده‌سازی سیستم‌های چت‌بات هوشمند با مدیریت حافظه
• 16. تکنیک‌های حفظ سوابق گفتگو در مدل‌های بدون وضعیت
• 17. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد شخصی (RAG)
• 18. مبانی کار با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 19. تبدیل متن به بردار (Embedding) برای جستجوی معنایی
• 20. یکپارچه‌سازی جستجوی معنایی با مدل‌های زبانی
• 21. ایجاد سیستم‌های خلاصه‌سازی متون طولانی
• 22. تحلیل احساسات و استخراج کلیدواژه‌ها با هوش مصنوعی
• 23. استفاده از توابع (Function Calling) برای اتصال هوش مصنوعی به ابزارهای خارجی
• 24. اتصال هوش مصنوعی به بانک‌های اطلاعاتی داخلی
• 25. طراحی گردش‌کارهای خودکار با استفاده از زنجیره‌های مدل
• 26. مدیریت خطاها و استثناها در فراخوانی‌های شبکه‌ای API
• 27. نظارت بر عملکرد و تحلیل هزینه‌های مصرف API
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت کاربر در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 29. اصول امنیت و محرمانگی داده‌ها در کار با سرویس‌های ابری
• 30. حفاظت از داده‌های حساس در برابر تزریق دستورات (Prompt Injection)
• 31. توسعه رابط کاربری برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 32. به‌کارگیری چارچوب‌های توسعه نرم‌افزار برای ادغام هوش مصنوعی
• 33. ساخت ابزارهای دستیار هوشمند برای محیط‌های اداری
• 34. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل برای کاربردهای تخصصی
• 35. تست و ارزیابی کیفیت خروجی‌های مدل در محیط عملیاتی
• 36. مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی برای کاربران انبوه
• 37. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های آماری
• 38. ساخت سیستم‌های طبقه‌بندی هوشمند محتوا
• 39. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
• 40. چشم‌انداز آینده و فناوری‌های نوظهور در رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی