کتاب راهنمای کاربردی توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از Google AI Studio با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از Google AI Studio

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. آشنایی با پلتفرم Google AI Studio و محیط توسعه آن
• 3. مفاهیم پایه در طراحی پرامپت و مهندسی دستورات
• 4. کار با مدل‌های خانواده جمینای Gemini
• 5. تنظیم پارامترهای مدل شامل دما و حداکثر طول خروجی
• 6. استفاده از سیستم‌های چندوجهی در پردازش تصویر و متن
• 7. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. بهره‌گیری از قابلیت System Instructions برای تعیین نقش مدل
• 9. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت برای اتصال به API گوگل
• 10. امنیت در فراخوانی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 11. کار با کلیدهای API و مدیریت دسترسی‌ها
• 12. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت برای پاسخ‌های دقیق‌تر
• 13. استفاده از قابلیت‌های کدنویسی و تحلیل داده توسط مدل
• 14. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌ها در محیط توسعه
• 15. استفاده از قابلیت‌های مدل برای تحلیل مستندات متنی
• 16. تولید محتوای ساختاریافته با استفاده از فرمت JSON
• 17. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده
• 18. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 19. مدیریت خطاهای رایج در تعامل با API
• 20. تکنیک‌های Prompt Chaining یا زنجیره‌سازی دستورات
• 21. استفاده از ابزارهای جستجوی داخلی برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر دانش اختصاصی
• 23. استفاده از قابلیت‌های چندزبانه مدل برای پشتیبانی از زبان فارسی
• 24. تست و اعتبارسنجی خروجی‌ها در مقیاس عملیاتی
• 25. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
• 26. بهینه‌سازی مصرف توکن و مدیریت هزینه‌های API
• 27. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 28. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 29. استفاده از ابزارهای تحلیل و گزارش‌گیری در AI Studio
• 30. مستندسازی و نسخه‌بندی پرامپت‌ها
• 31. استراتژی‌های استقرار برنامه‌های کاربردی در محیط‌های ابری
• 32. توسعه ابزارهای خودکار با استفاده از Function Calling
• 33. به‌کارگیری هوش مصنوعی در تحلیل و پردازش فایل‌های حجیم
• 34. روش‌های کاهش توهمات مدل در پاسخ‌های تخصصی
• 35. آشنایی با محدودیت‌های فنی و ظرفیت‌های مدل‌های فعلی
• 36. ارائه راهکارهای بومی‌سازی برای کاربردهای اداری و آموزشی
• 37. بررسی موردی: طراحی یک دستیار هوشمند برای سازمان‌ها
• 38. به‌روزرسانی و بازنگری پرامپت‌ها بر اساس بازخورد کاربران
• 39. نکات تکمیلی برای توسعه نرم‌افزارهای پایدار و کارآمد
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری پیشرفته در یادگیری ماشین