دوره راهنمای جامع به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های .NET (مبتنی بر استانداردهای مایکروسافت) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های .NET (مبتنی بر استانداردهای مایکروسافت)

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در اکوسیستم دات‌نت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش آن در اکوسیستم دات‌نت
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
• 3. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای .NET برای هوش مصنوعی
• 4. کار با Microsoft Semantic Kernel در پروژه‌های دات‌نت
• 5. مفاهیم پایه در مدل‌سازی زبان و توکن‌بندی
• 6. مدیریت و پیکربندی اتصال به سرویس‌های هوش مصنوعی
• 7. استفاده از Azure OpenAI در محیط توسعه دات‌نت
• 8. مفهوم Prompt Engineering و بهینه‌سازی پرسش‌ها در دات‌نت
• 9. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود پاسخ‌های مدل
• 10. آشنایی با مدل‌های Embedding و کاربرد آن‌ها در جستجوی معنایی
• 11. کار با بردارهای داده در دات‌نت برای تحلیل متون
• 12. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG در معماری نرم‌افزار
• 13. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 14. استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) در .NET
• 15. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Entity Framework Core
• 16. طراحی رابط کاربری برای تعامل با هوش مصنوعی مولد
• 17. اجرای مدل‌های هوش مصنوعی محلی با استفاده از ONNX Runtime
• 18. بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت هزینه‌های API در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 19. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
• 20. ارزیابی و تست خروجی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط توسعه
• 21. استفاده از AI Plugins برای گسترش قابلیت‌های برنامه‌ها
• 22. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند (AI Agents) در ساختار دات‌نت
• 23. مدیریت جریان‌های کاری پیچیده با استفاده از Sequential Planner
• 24. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و انطباق با قوانین و مقررات
• 25. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های کوچک برای حوزه‌های تخصصی
• 26. استفاده از هوش مصنوعی در تولید و بهبود کدهای دات‌نت
• 27. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 28. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حجیم در پروژه‌های سازمانی
• 29. استراتژی‌های استقرار و مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 30. پروژه عملی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با دات‌نت
• 31. بررسی آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار و معماری‌های نوین