کتاب راهنمای جامع کار با رابط برنامه‌نویسی OpenAI و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط توسعه‌دهنده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع کار با رابط برنامه‌نویسی OpenAI و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط توسعه‌دهنده

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی رابط برنامه‌نویسی OpenAI و ساختار درخواست‌ها
• 3. آموزش کار با محیط Playground و تنظیمات پارامترهای مدل
• 4. آشنایی با توکن‌ها و نحوه محاسبه هزینه‌ها در مدل‌های زبانی
• 5. مدیریت کلیدهای دسترسی و ملاحظات امنیتی در استفاده از API
• 6. بررسی ساختار پیام‌ها در مدل‌های چت و نقش‌های سیستم و کاربر
• 7. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 8. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های زبانی
• 9. استفاده از پارامتر دما برای کنترل خلاقیت و دقت مدل
• 10. تنظیم پارامترهای توالی توقف برای مدیریت پایان پاسخ‌ها
• 11. کار با مدل‌های سری GPT و تفاوت نسخه‌های مختلف
• 12. آشنایی با قابلیت فراخوانی توابع برای اتصال هوش مصنوعی به ابزارهای جانبی
• 13. طراحی ساختار داده برای تبادل اطلاعات با مدل‌های هوش مصنوعی
• 14. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه اسناد متنی
• 15. آشنایی با مفهوم تعبیه‌سازی یا Embeddings در پردازش متن
• 16. ذخیره‌سازی و بازیابی برداری برای بهبود دقت مدل در حوزه‌های تخصصی
• 17. تکنیک بازیابی تقویت‌شده با تولید برای کاهش توهمات مدل
• 18. بررسی محدودیت‌های نرخ درخواست و مدیریت خطاهای شبکه
• 19. بهینه‌سازی درخواست‌ها برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 20. استفاده از مدل‌های تبدیل گفتار به متن در پروژه‌های کاربردی
• 21. تولید تصاویر با استفاده از رابط برنامه‌نویسی DALL-E
• 22. امنیت و حریم خصوصی در ارسال داده‌ها به سرویس‌های ابری
• 23. تکنیک‌های ارزیابی خروجی مدل و سنجش دقت پاسخ‌ها
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل احساسات بر پایه مدل‌های زبانی
• 25. استفاده از هوش مصنوعی برای خلاصه‌سازی اسناد فنی و اداری
• 26. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید و تحلیل کدهای برنامه‌نویسی
• 27. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 28. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در حوزه‌های تخصصی و علمی
• 29. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از پایتون و کتابخانه OpenAI
• 30. مدیریت محیط‌های توسعه و تست برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. استفاده از لاگ‌ها برای پایش و عیب‌یابی درخواست‌های ارسالی
• 32. پیاده‌سازی مکانیسم‌های بازگشت و مدیریت شکست در اتصال به API
• 33. ساختاردهی به خروجی‌های مدل در قالب‌های استاندارد مانند JSON
• 34. استفاده از مدل‌های زبانی برای دسته‌بندی خودکار متون
• 35. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت برای حل مسائل منطقی
• 36. آشنایی با مفاهیم تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی
• 37. بررسی کاربردهای مدل‌های زبانی در آموزش و یادگیری الکترونیک
• 38. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی در پروژه‌های مقیاس‌پذیر
• 39. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و نگهداری از کدهای مرتبط
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و نقش آن در توسعه زیرساخت‌های ملی