دوره ساخت دستیار جستجوی وب با Gemini 2 و یکپارچهسازی با Google Search همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت دستیار جستجوی وب با Gemini 2 و یکپارچهسازی با Google Search
موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن
موضوع میانی: توسعهدهندگان هوش مصنوعی و ابزارهای جستجو
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر دستیارهای جستجوی وب
- 2. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
- 3. Gemini 2: معرفی و قابلیتها
- 4. Google Search API: اصول و نحوه استفاده
- 5. محیط توسعه پایتون برای هوش مصنوعی
- 6. نصب و پیکربندی کتابخانههای مورد نیاز
- 7. درک ساختار دادههای JSON
- 8. ارتباط با APIهای وب: روشها و پروتکلها
- 9. استخراج اطلاعات از صفحات وب: Web Scraping
- 10. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربرد آن در جستجو
- 11. خلاصهسازی متن با استفاده از هوش مصنوعی
- 12. تشخیص موجودیتهای نامدار (NER)
- 13. تحلیل احساسات متن
- 14. تبدیل متن به بردار (Word Embeddings)
- 15. جستجوی معنایی (Semantic Search)
- 16. معماری یک دستیار جستجوی وب
- 17. طراحی رابط کاربری (UI) برای دستیار جستجو
- 18. مدیریت کلیدهای API و امنیت
- 19. بهینهسازی عملکرد دستیار جستجو
- 20. ذخیرهسازی دادهها: پایگاه داده و کش
- 21. استفاده از فریمورکهای وب مانند Flask یا Django
- 22. پیادهسازی قابلیت پرسش و پاسخ
- 23. ارزیابی کیفیت نتایج جستجو
- 24. متغیرهای مؤثر بر دقت نتایج جستجو
- 25. بهبود نتایج با استفاده از یادگیری تقویتی
- 26. مدیریت خطاها و استثناها
- 27. استفاده از APIهای ترجمه برای پشتیبانی از زبانهای مختلف
- 28. یکپارچهسازی با سرویسهای دیگر Google
- 29. استفاده از Google Cloud Platform (GCP)
- 30. استقرار دستیار جستجو بر روی سرور
- 31. نظارت و مانیتورینگ عملکرد سیستم
- 32. مقایسه Gemini 2 با سایر مدلهای زبانی
- 33. آشنایی با مفاهیم Vector Databases
- 34. استفاده از Vector Databases برای جستجوی شباهت
- 35. تنظیم دقیق مدل Gemini 2 برای وظایف خاص
- 36. بهینهسازی درخواستها به Gemini 2
- 37. استفاده از حافظه گفتگو (Conversation Memory)
- 38. ایجاد یک سیستم توصیه (Recommendation System) مبتنی بر جستجو
- 39. طراحی یک سیستم رتبهبندی نتایج جستجو
- 40. استفاده از دادههای جستجوی کاربر برای بهبود نتایج
- 41. تحلیل رفتار کاربر و شخصیسازی نتایج
- 42. ملاحظات اخلاقی در توسعه دستیارهای جستجو
- 43. حریم خصوصی و امنیت دادههای کاربر
- 44. تست و دیباگ دستیار جستجو
- 45. بهینهسازی برای مصرف انرژی
- 46. استفاده از Docker برای بستهبندی و استقرار
- 47. آشنایی با CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
- 48. مقایسه Gemini 2 با مدلهای متنباز
- 49. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ
- 50. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای بهینهسازی عملکرد
- 51. درک الگوریتمهای رتبهبندی
- 52. بهبود تجربه کاربری (UX)
- 53. استفاده از ابزارهای تحلیل وب
- 54. بهینهسازی برای موبایل
- 55. مقایسه روشهای مختلف Web Scraping
- 56. استفاده از Selenium برای Web Scraping
- 57. ذخیره و مدیریت اطلاعات شخصی کاربران (با رعایت حریم خصوصی)
- 58. استفاده از ابزارهای تست خودکار
- 59. نوشتن مستندات فنی برای دستیار جستجو
- 60. بهبود قابلیت نگهداری کد
- 61. طراحی API برای دسترسی به قابلیتهای دستیار جستجو
- 62. استفاده از ابزارهای مدیریت پروژه
- 63. بهینهسازی هزینه استفاده از APIها
- 64. استفاده از حافظه پنهان (Caching) برای بهبود سرعت
- 65. بهبود امنیت سیستم در برابر حملات سایبری
- 66. استفاده از ابزارهای تحلیل امنیت
- 67. مدیریت نسخههای کد
- 68. استفاده از ابزارهای همکاری تیمی
- 69. بهینهسازی برای مقیاسپذیری
- 70. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ ترافیک
- 71. استفاده از ابزارهای تحلیل لاگ
- 72. بهبود قابلیت بازیابی سیستم در صورت بروز خطا
- 73. استفاده از ابزارهای پشتیبانگیری و بازیابی
- 74. بهینهسازی برای سرورهای ابری
- 75. استفاده از ابزارهای مدیریت پایگاه داده
- 76. بهبود قابلیت اطمینان سیستم
- 77. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ سلامت سیستم
- 78. بهینهسازی برای زبانهای برنامهنویسی دیگر
- 79. استفاده از ابزارهای ترجمه خودکار
- 80. بهبود قابلیت درک زبان طبیعی
- 81. استفاده از ابزارهای تشخیص گفتار
- 82. بهینهسازی برای دستگاههای اینترنت اشیا (IoT)
- 83. استفاده از ابزارهای تحلیل دادههای بزرگ
- 84. بهبود قابلیت پیشبینی نتایج جستجو
- 85. استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین
- 86. بهینهسازی برای شبکههای اجتماعی
- 87. استفاده از ابزارهای تحلیل شبکههای اجتماعی
- 88. بهبود قابلیت تشخیص اخبار جعلی
- 89. استفاده از ابزارهای تحلیل متن
- 90. بهینهسازی برای موتورهای جستجوی مختلف
- 91. استفاده از ابزارهای تحلیل سئو
- 92. بهبود قابلیت دسترسپذیری سیستم
- 93. استفاده از ابزارهای تست دسترسپذیری
- 94. بهینهسازی برای افراد دارای معلولیت
- 95. استفاده از ابزارهای پشتیبانی از افراد دارای معلولیت
- 96. بهبود قابلیت چندزبانه بودن سیستم
- 97. استفاده از ابزارهای ترجمه ماشینی
- 98. بهینهسازی برای فرهنگهای مختلف
- 99. استفاده از ابزارهای تحلیل فرهنگی
- 100. بهبود قابلیت سازگاری سیستم با تغییرات
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.