کتاب OpenAI API: تسریع توسعه راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره OpenAI API: تسریع توسعه راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: OpenAI API

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 5. معماری ترنسفورمر و نحوه عملکرد آن
• 6. مبانی کار با OpenAI API
• 7. ثبت‌نام و دریافت کلید API
• 8. آشنایی با ابزارهای توسعه OpenAI
• 9. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های لازم (Python)
• 10. ارسال درخواست‌های اولیه به API
• 11. درک پارامترهای اصلی درخواست (model, prompt, temperature)
• 12. مدیریت پاسخ‌های API
• 13. کار با مدل‌های تولید متن (Completions API)
• 14. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 15. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 16. ترجمه ماشینی با استفاده از API
• 17. پاسخ به سوالات و استخراج اطلاعات
• 18. ایجاد چت‌بات‌های ساده
• 19. مدیریت تاریخچه مکالمه در چت‌بات
• 20. استفاده از مدل‌های پیشرفته‌تر (GPT-3.5, GPT-4)
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف خاص
• 22. آموزش مدل با داده‌های سفارشی
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده
• 24. کار با مدل‌های تولید کد (Code Generation)
• 25. تولید قطعه کد برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
• 26. اشکال‌زدایی و توضیح کد
• 27. تبدیل کد بین زبان‌های مختلف
• 28. کار با مدل‌های تولید تصویر (DALL-E API)
• 29. تولید تصویر از توضیحات متنی
• 30. ویرایش تصاویر با استفاده از API
• 31. تولید تصاویر با سبک‌های هنری مختلف
• 32. کار با مدل‌های تشخیص و پردازش گفتار (Whisper API)
• 33. تبدیل گفتار به متن
• 34. شناسایی گوینده
• 35. ترجمه گفتار
• 36. کار با Embeddings API
• 37. ایجاد نمایش‌های برداری از متن
• 38. جستجوی معنایی و شباهت متنی
• 39. طبقه‌بندی متون
• 40. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر Embeddings
• 41. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 42. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 43. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله
• 44. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از API
• 45. مقابله با تولید محتوای مضر و گمراه‌کننده
• 46. کاربردهای تجاری هوش مصنوعی
• 47. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 48. هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
• 49. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 50. هوش مصنوعی در خدمات مشتری
• 51. هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
• 52. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 53. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 54. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری راه‌حل‌ها
• 55. بهینه‌سازی هزینه استفاده از API
• 56. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ عملکرد
• 57. مقدمه‌ای بر Prompt Engineering
• 58. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 59. طراحی Prompt برای وظایف پیچیده
• 60. استفاده از Few-shot Learning در Prompting
• 61. Prompting برای استدلال و حل مسئله
• 62. Prompting برای خلاقیت و ایده‌پردازی
• 63. تست و اعتبارسنجی Promptها
• 64. مدیریت Promptها در پروژه‌های بزرگ
• 65. انطباق Promptها با چارچوب‌های شرعی و قانونی
• 66. طراحی Prompt برای تولید محتوای آموزشی سازگار
• 67. تولید سناریوهای آموزشی تعاملی
• 68. استفاده از API برای ارزیابی دانش فراگیران
• 69. شخصی‌سازی مسیر یادگیری با هوش مصنوعی
• 70. تولید محتوای آموزشی چندرسانه‌ای
• 71. بررسی متون آموزشی از نظر انطباق با قوانین
• 72. تولید آزمون‌های استاندارد و چارچوب‌بندی شده
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
• 74. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع
• 76. هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان
• 77. توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 78. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندها
• 79. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 80. روش‌های پیشرفته NLP
• 81. کاربرد NLP در تحلیل احساسات
• 82. کاربرد NLP در استخراج اطلاعات
• 83. مدل‌های زبانی در کاربردهای خاص
• 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 87. کاربرد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
• 88. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 89. معماری‌های پیشرفته Deep Learning
• 90. مبانی مدل‌سازی آماری
• 91. مقدمه‌ای بر مباحث آماری در هوش مصنوعی
• 92. آزمایش و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 93. مفاهیم کلیدی در ارزیابی مدل‌ها
• 94. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
• 95. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 96. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 97. آینده هوش مصنوعی و چشم‌اندازها
• 98. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های نوظهور
• 99. توسعه راه‌حل‌های سفارشی با OpenAI API
• 100. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی