دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پاسخگوی هوشمند با استفاده از Vercel AI SDK همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پاسخگوی هوشمند با استفاده از Vercel AI SDK

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 2. آشنایی با معماری Vercel AI SDK و کاربردهای آن
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و نیازمندی‌های سیستم
• 4. بررسی نقش مدل‌های زبانی در سامانه‌های پاسخگوی هوشمند
• 5. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز پروژه
• 6. مفاهیم پایه در کار با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. درک چرخه حیات درخواست و پاسخ در مدل‌های زبانی
• 8. ایجاد اولین رابط کاربری تعاملی برای چت‌بات
• 9. مدیریت وضعیت و تاریخچه گفتگو در حافظه موقت
• 10. پیاده‌سازی مکانیزم استریمینگ برای نمایش لحظه‌ای پاسخ‌ها
• 11. ارسال پیام‌های متنی به مدل و پردازش خروجی
• 12. طراحی ساختار داده‌ای برای ذخیره‌سازی سوابق گفتگو
• 13. معرفی ابزارهای هوش مصنوعی و فراخوانی توابع در SDK
• 14. پیاده‌سازی قابلیت فراخوانی ابزارهای داخلی سیستم
• 15. تعریف و مدیریت پرامپت‌های سیستمی برای هدایت رفتار بات
• 16. اعتبارسنجی ورودی‌های کاربر بر اساس استانداردهای امنیتی
• 17. مدیریت خطاهای رایج در برقراری ارتباط با مدل‌های زبانی
• 18. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل برای افزایش دقت و کارایی
• 19. طراحی ساختار پاسخگویی بر اساس مستندات فنی
• 20. یکپارچه‌سازی مدل با پایگاه داده برای بازیابی اطلاعات
• 21. ایجاد قابلیت جستجوی معنایی در منابع آموزشی
• 22. استفاده از سیستم‌های مبتنی بر RAG برای پاسخگویی دقیق
• 23. مدیریت توکن‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در درخواست‌ها
• 24. پیاده‌سازی لایه‌های امنیتی برای جلوگیری از تزریق پرامپت
• 25. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 26. طراحی داشبورد مدیریتی برای نظارت بر عملکرد بات
• 27. استفاده از قابلیت‌های متنی مدل‌ها برای دسته‌بندی درخواست‌ها
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم بازخورد کاربر برای بهبود مستمر سیستم
• 29. تست و عیب‌یابی سامانه‌های پاسخگوی هوشمند
• 30. مستندسازی توابع و خروجی‌های سامانه هوشمند
• 31. اصول طراحی تجربه کاربری در تعامل با هوش مصنوعی
• 32. بهینه‌سازی عملکرد رابط کاربری در مواجهه با پاسخ‌های طولانی
• 33. استقرار سامانه بر روی پلتفرم‌های ابری داخلی
• 34. پیکربندی متغیرهای محیطی و امنیت کلیدهای دسترسی
• 35. مانیتورینگ و تحلیل لاگ‌های سامانه در محیط عملیاتی
• 36. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در چرخه توسعه
• 37. رعایت حریم خصوصی و امنیت داده‌های کاربران در پردازش‌ها
• 38. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 39. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و راهکارهای جبرانی
• 40. توسعه و گسترش قابلیت‌های سامانه در پروژه‌های آینده