کتاب آموزش کاربردی برنامه‌نویسی هوش مصنوعی با استفاده از OpenAI API و JavaScript با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی برنامه‌نویسی هوش مصنوعی با استفاده از OpenAI API و JavaScript

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با پلتفرم OpenAI و نحوه دریافت کلید دسترسی
• 3. تنظیم محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز در Node.js
• 4. مدیریت ایمن کلیدهای دسترسی و متغیرهای محیطی
• 5. ارسال اولین درخواست به مدل‌های OpenAI با استفاده از JavaScript
• 6. بررسی ساختار داده‌های ورودی و خروجی در API
• 7. آشنایی با مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و کاربرد هر کدام
• 8. مفهوم توکن و مدیریت هزینه‌ها در استفاده از API
• 9. ایجاد رابط کاربری متنی برای چت‌بات‌های هوشمند
• 10. پردازش و تحلیل متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 11. تولید پاسخ‌های ساختاریافته با استفاده از JSON Mode
• 12. استفاده از سیستم پیام‌ها برای تعریف شخصیت و نقش مدل
• 13. مدیریت تاریخچه گفتگو برای حفظ پیوستگی در پاسخ‌ها
• 14. تولید تصاویر با کیفیت با استفاده از DALL-E
• 15. استفاده از قابلیت تبدیل گفتار به متن
• 16. استفاده از قابلیت تبدیل متن به گفتار
• 17. مدیریت خطاها و استثناها در فراخوانی‌های API
• 18. بهینه‌سازی درخواست‌ها برای کاهش تأخیر و هزینه
• 19. کار با Embeddings برای جستجوی معنایی در متن
• 20. ذخیره‌سازی و بازیابی بردارهای معنایی در پایگاه داده
• 21. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ بر اساس اسناد داخلی
• 22. مفهوم Fine-tuning و کاربرد آن در پروژه‌های تخصصی
• 23. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید کدهای برنامه‌نویسی
• 24. تست و اعتبارسنجی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 25. ایجاد سیستم‌های خودکار برای دسته‌بندی متون
• 26. استخراج اطلاعات کلیدی از متون غیرساختاریافته
• 27. امنیت در تبادل داده با هوش مصنوعی و حفاظت از حریم خصوصی
• 28. قوانین و اخلاق در توسعه سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل با استفاده از معیارهای آماری
• 30. استفاده از ابزارهای کمکی برای عیب‌یابی کدهای هوش مصنوعی
• 31. طراحی معماری نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر مبتنی بر API
• 32. کار با توابع (Function Calling) برای اتصال هوش مصنوعی به سیستم‌های خارجی
• 33. پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند برای مدیریت وظایف
• 34. تجمیع داده‌های کاربران در چارچوب قوانین حریم خصوصی
• 35. توسعه داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل عملکرد مدل
• 36. استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 38. مدیریت بار ترافیکی و محدودیت‌های نرخ درخواست (Rate Limits)
• 39. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان
• 40. ارائه نهایی پروژه و استقرار در محیط عملیاتی