دوره آموزش جامع توسعه نرم‌افزار با استفاده از APIهای هوش مصنوعی (OpenAI) و پیاده‌سازی ۵ پروژه کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه نرم‌افزار با استفاده از APIهای هوش مصنوعی (OpenAI) و پیاده‌سازی ۵ پروژه کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با پلتفرم OpenAI و نحوه دریافت کلید دسترسی
• 3. محیط برنامه‌نویسی و پیکربندی کتابخانه‌های پایتون
• 4. بررسی ساختار API و پروتکل‌های ارتباطی
• 5. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌های متنی در محیط کدنویسی
• 6. اصول مهندسی پرامپت برای دریافت پاسخ‌های دقیق
• 7. کار با پارامترهای مدل نظیر دما و توکن‌های خروجی
• 8. مدیریت خطاها و استثنائات در فراخوانی‌های API
• 9. امنیت در تبادل داده و حفاظت از کلیدهای دسترسی
• 10. مبانی توکن‌بندی و مدیریت محدودیت‌های حافظه مدل
• 11. پروژه اول: طراحی و پیاده‌سازی دستیار هوشمند متنی
• 12. استفاده از کتابخانه OpenAI در محیط توسعه
• 13. ساختاردهی به داده‌های ورودی برای پاسخ‌دهی بهینه
• 14. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت در تعامل با مدل
• 15. پروژه دوم: ساخت ابزار خلاصه‌ساز متون و مقالات
• 16. پیش‌پردازش متون طولانی برای تحلیل توسط مدل
• 17. استخراج نکات کلیدی و چکیده محتوا
• 18. بهینه‌سازی پاسخ برای کاربردهای آموزشی
• 19. پروژه سوم: تحلیل‌گر هوشمند احساسات و متن
• 20. دسته‌بندی متون بر اساس لحن و محتوا
• 21. استفاده از خروجی‌های ساختاریافته (JSON) برای پردازش
• 22. یکپارچه‌سازی تحلیل‌ها با رابط کاربری ساده
• 23. پروژه چهارم: تولیدکننده خودکار کدهای برنامه‌نویسی
• 24. اصول تولید کد تمیز و استاندارد توسط مدل
• 25. اعتبارسنجی کدهای تولید شده و رفع خطاهای منطقی
• 26. مستندسازی خودکار کدها با استفاده از هوش مصنوعی
• 27. پروژه پنجم: طراحی موتور پرسش و پاسخ بر روی اسناد شخصی
• 28. آشنایی با مفاهیم تعبیه‌سازی یا Embedding
• 29. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات متنی
• 30. پیاده‌سازی الگوی جستجوی معنایی در داده‌ها
• 31. بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌های مصرف API
• 32. مقیاس‌پذیری نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 33. اخلاق در توسعه نرم‌افزار و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 34. بررسی محدودیت‌های مدل و راهکارهای انسانی در نظارت
• 35. تلفیق هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده داخلی
• 36. استقرار برنامه‌های توسعه‌یافته در محیط عملیاتی
• 37. به‌روزرسانی و نگهداری نرم‌افزارهای مجهز به API هوش مصنوعی
• 38. آینده هوش مصنوعی و مسیر یادگیری پیشرفته در مهندسی نرم‌افزار