کتاب راهنمای کاربردی توسعه و یکپارچه‌سازی سامانه‌های هوشمند با مدل‌های زبانی گوگل در بستر ابری (Google Cloud) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه و یکپارچه‌سازی سامانه‌های هوشمند با مدل‌های زبانی گوگل در بستر ابری (Google Cloud)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی پلتفرم گوگل کلاود و سرویس‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با معماری مدل Gemini 1.0 Pro
• 4. نحوه ایجاد پروژه و فعال‌سازی APIهای گوگل کلاود
• 5. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت با IAM
• 6. کار با محیط توسعه Vertex AI
• 7. اصول مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی
• 8. تکنیک‌های بهینه‌سازی ورودی برای خروجی دقیق
• 9. مدیریت پارامترهای مدل شامل دما و حداکثر توکن‌ها
• 10. فراخوانی مدل از طریق کتابخانه‌های پایتون
• 11. یکپارچه‌سازی مدل در برنامه‌های وب با استفاده از SDK
• 12. کار با APIهای REST برای ارتباط با سرویس‌های ابری
• 13. مدیریت خطاها و استثناها در فراخوانی‌های هوشمند
• 14. پردازش متون و استخراج داده‌های ساختاریافته
• 15. تحلیل محتوا و خلاصه‌سازی متون طولانی
• 16. ایجاد چت‌بات‌های هوشمند با قابلیت حفظ تاریخچه
• 17. طراحی جریان‌های گفتگوی منطقی و هدفمند
• 18. استفاده از قابلیت‌های چندوجهی مدل برای تحلیل تصویر
• 19. کار با ابزارهای Embedding برای جستجوی معنایی
• 20. توسعه سیستم‌های پاسخ‌دهنده بر اساس دانش اختصاصی
• 21. آشنایی با مفاهیم RAG در بستر گوگل کلاود
• 22. اتصال مدل به پایگاه داده‌های برداری
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 24. کار با توابع فراخوانی در مدل‌های زبانی
• 25. ارتقای امنیت در ارتباطات بین برنامه‌ای
• 26. نظارت بر عملکرد مدل و لاگ‌گیری در Cloud Logging
• 27. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در ابری
• 28. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در محیط عملیاتی
• 29. تست و ارزیابی خروجی‌های مدل در محیط آزمایشگاهی
• 30. اصول اخلاقی و انطباق با قوانین در توسعه هوش مصنوعی
• 31. محدودیت‌های فنی و راهکارهای ارتقای دقت مدل
• 32. آشنایی با سرویس‌های مکمل هوش مصنوعی در گوگل کلاود
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های تولید محتوای خودکار
• 34. توسعه واسط کاربری متصل به مدل‌های زبانی
• 35. استقرار نهایی سامانه‌های هوشمند در محیط ابری
• 36. مستندسازی و نگهداری کدهای متصل به سرویس‌های ابری
• 37. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 38. بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های سازمانی
• 39. راهکارهای امنیت داده‌ها در تعامل با سرویس‌های ابری
• 40. چشم‌انداز آینده و توسعه سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی