کتاب آموزش جامع توسعه برنامه‌های هوشمند با Semantic Kernel و زبان برنامه‌نویسی C# با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه برنامه‌های هوشمند با Semantic Kernel و زبان برنامه‌نویسی C#

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی (AI Frameworks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری هوش مصنوعی در محیط دات‌نت
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه و فلسفه Semantic Kernel
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Semantic Kernel در C#
• 4. درک مفهوم هسته و سرویس‌ها در Semantic Kernel
• 5. ساخت اولین کلاینت ارتباطی با مدل‌های زبانی
• 6. مدیریت پیکربندی و کلیدهای دسترسی به سرویس‌های هوش مصنوعی
• 7. مفهوم KernelBuilder و شخصی‌سازی تنظیمات هسته
• 8. آشنایی با آرتیفکت‌های اصلی در Semantic Kernel
• 9. کار با پرامپت‌ها و مدیریت ورودی‌های کاربر
• 10. معرفی و ساختار Kernel Functions
• 11. تفاوت میان Native Functions و Semantic Functions
• 12. پیاده‌سازی توابع بومی با استفاده از زبان سی‌شارپ
• 13. نحوه تعریف و اجرای توابع معنایی در قالب فایل‌های متنی
• 14. تزریق وابستگی‌ها و معماری ماژولار در Semantic Kernel
• 15. مدیریت حافظه و استفاده از Memory Connector
• 16. مفاهیم بردارها و فضای برداری در هوش مصنوعی
• 17. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات با استفاده از Semantic Memory
• 18. آشنایی با قابلیت Plugins در اکوسیستم Semantic Kernel
• 19. طراحی و پیاده‌سازی پلاگین‌های اختصاصی برای کاربردهای تجاری
• 20. مدیریت وضعیت و Context Variables در فراخوانی توابع
• 21. استفاده از Planner برای ترکیب خودکار توابع
• 22. بررسی انواع برنامه‌ریزها در Semantic Kernel
• 23. مدیریت زنجیره‌ای فراخوانی توابع با Sequential Planner
• 24. کنترل جریان اجرای هوشمند در برنامه‌های پیچیده
• 25. مبانی مهندسی پرامپت در چارچوب Semantic Kernel
• 26. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با استفاده از Prompt Templates
• 27. مدیریت خطا و استثناها در تعامل با مدل‌های زبانی
• 28. ارزیابی و تست واحدهای هوشمند در سی‌شارپ
• 29. استفاده از Logging و Telemetry برای پایش عملکرد مدل
• 30. امنیت در توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 31. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 32. کار با مدل‌های محلی و پیاده‌سازی‌های بومی
• 33. اتصال به سرویس‌های ابری هوش مصنوعی طبق ضوابط قانونی
• 34. بهینه‌سازی مصرف توکن و مدیریت هزینه‌های پردازشی
• 35. تکنیک‌های پیشرفته در استفاده از توابع ترکیبی
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌گو با قابلیت بازیابی اطلاعات
• 37. کار با داده‌های ساختاریافته در خروجی مدل‌های زبانی
• 38. ساخت واسط کاربری متصل به هوش مصنوعی با استفاده از Blazor
• 39. یکپارچه‌سازی Semantic Kernel با دیتابیس‌های رابطه‌ای
• 40. استفاده از Semantic Kernel در پروژه‌های سازمانی
• 41. پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر دانش سازمانی
• 42. بررسی آینده و توسعه‌های آتی در Semantic Kernel
• 43. پروژه نهایی طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی