کتاب افزودن قابلیت‌های پیشرفته به دستیارهای هوش مصنوعی با TypeScript با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره افزودن قابلیت‌های پیشرفته به دستیارهای هوش مصنوعی با TypeScript

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی توسعه دستیارهای هوش مصنوعی با TypeScript
• 2. معرفی Claude Agent SDK
• 3. ساختار پایه‌ای یک دستیار هوش مصنوعی
• 4. تعریف وظایف و ابزارهای دستیار
• 5. پیاده‌سازی توابع و کلاس‌های کمکی
• 6. مدیریت وضعیت در دستیارهای هوش مصنوعی
• 7. ارتباط با APIهای خارجی
• 8. اعتبارسنجی ورودی‌ها و خروجی‌ها
• 9. مدیریت خطاها و استثناها
• 10. آزمایش دستیارهای هوش مصنوعی
• 11. اصول طراحی رابط کاربری برای دستیاران
• 12. اصول تعامل کاربر با دستیار
• 13. مدیریت تاریخچه مکالمات
• 14. استفاده از حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی پاسخ دستیار
• 16. مدیریت زمان‌بندی وظایف
• 17. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های سازمانی
• 18. امنیت در توسعه دستیارهای هوش مصنوعی
• 19. حفاظت از داده‌های حساس کاربران
• 20. اصول حریم خصوصی در دستیارهای هوش مصنوعی
• 21. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 22. توسعه دستیاران برای اتوماسیون فرآیندها
• 23. کاربرد دستیاران در خدمات مشتریان
• 24. دستیاران هوش مصنوعی در آموزش
• 25. دستیاران هوش مصنوعی در حوزه سلامت (با رعایت ضوابط)
• 26. دستیاران هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. مبانی کار با مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 30. بهینه‌سازی Promptها برای وظایف خاص
• 31. فراخوانی مدل‌های زبانی از طریق SDK
• 32. مدیریت پارامترهای مدل‌های زبانی
• 33. انواع مدل‌های زبانی و کاربردهایشان
• 34. تکنیک‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی (با رعایت ضوابط)
• 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 36. استفاده از Embeddings برای جستجو و بازیابی اطلاعات
• 37. مدیریت پایگاه داده‌های برداری
• 38. تکنیک‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• 39. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ با RAG
• 40. تلفیق RAG با دستیارهای هوش مصنوعی
• 41. تکنیک‌های Chain-of-Thought Prompting
• 42. مدل‌سازی استدلال در دستیاران هوش مصنوعی
• 43. استفاده از LangChain برای توسعه پیچیده
• 44. معرفی LangChain و اجزای آن
• 45. ساخت زنجیره‌ها (Chains) با LangChain
• 46. استفاده از Agentها در LangChain
• 47. مدیریت ابزارها (Tools) در LangChain
• 48. توسعه ابزارهای سفارشی برای LangChain
• 49. استفاده از Memory در LangChain
• 50. مدیریت حافظه بلندمدت با LangChain
• 51. پیاده‌سازی برنامه‌های پیچیده با LangChain
• 52. اتصال LangChain به مدل‌های زبانی مختلف
• 53. استفاده از LangChain برای ساخت Chatbots
• 54. تکنیک‌های نمایش و ارائه اطلاعات توسط دستیار
• 55. مدیریت پاسخ‌های چندوجهی (متن، تصویر، جدول)
• 56. استفاده از TypeScript برای توسعه سمت سرور
• 57. مبانی TypeScript برای توسعه Backend
• 58. تایپ‌گذاری پیشرفته در TypeScript
• 59. مدیریت ماژول‌ها و بسته‌ها در TypeScript
• 60. استفاده از Node.js برای اجرای کد TypeScript
• 61. معرفی Express.js برای ساخت API
• 62. طراحی RESTful API برای دستیار هوش مصنوعی
• 63. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در Express.js
• 64. اتصال Express.js به Claude Agent SDK
• 65. استقرار دستیار هوش مصنوعی در محیط Production
• 66. اصول DevOps برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 67. استفاده از Docker برای کانتینرسازی
• 68. استقرار با استفاده از سرویس‌های ابری (با رعایت ضوابط)
• 69. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در دستیارهای هوش مصنوعی
• 70. بهبود مستمر عملکرد دستیار
• 71. مدیریت نسخه‌ها و به‌روزرسانی‌ها
• 72. تکنیک‌های A/B Testing برای دستیاران
• 73. جمع‌آوری بازخورد کاربران
• 74. تحلیل داده‌های استفاده از دستیار
• 75. بهینه‌سازی هزینه در استفاده از LLMs
• 76. مدیریت هزینه‌های API
• 77. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 78. اصول معماری نرم‌افزار برای سیستم‌های هوش مصنوعی
• 79. معماری میکروسرویس برای دستیارهای هوش مصنوعی
• 80. ارتباط بین سرویس‌ها
• 81. تکنیک‌های مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده
• 82. امنیت در معماری میکروسرویس
• 83. استانداردهای کدنویسی تمیز (Clean Code)
• 84. اصول Refactoring برای بهبود کد
• 85. مستندسازی کد و API
• 86. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های بزرگ
• 87. توسعه مشارکتی با استفاده از Git
• 88. اصول بازبینی کد (Code Review)
• 89. مدیریت تیم‌های توسعه هوش مصنوعی
• 90. نقش‌ها و مسئولیت‌ها در تیم
• 91. ارتباط مؤثر در تیم‌های فنی
• 92. مدیریت دانش در سازمان
• 93. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مهارت‌ها
• 94. آینده دستیارهای هوش مصنوعی
• 95. روندهای نوظهور در AI Agent Development
• 96. تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع مختلف
• 97. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 98. چالش‌های آینده هوش مصنوعی