کتاب راهنمای جامع به‌کارگیری هوش مصنوعی Gemini در توسعه سامانه‌های هوشمند کاربردی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع به‌کارگیری هوش مصنوعی Gemini در توسعه سامانه‌های هوشمند کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین اطلاعات

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ گوگل
• 2. آشنایی با قابلیت‌های مدل Gemini در پلتفرم گوگل کلود
• 3. نحوه ایجاد و مدیریت پروژه در کنسول گوگل کلود
• 4. مدیریت کلیدهای دسترسی و احراز هویت در API
• 5. معرفی محیط توسعه Vertex AI Studio
• 6. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز در پایتون
• 7. بررسی ساختار درخواست و پاسخ در API مدل Gemini
• 8. تولید متن و پردازش زبان طبیعی با مدل‌های Gemini Pro
• 9. استفاده از مدل در حالت بدون وضعیت و حفظ تاریخچه گفتگو
• 10. مدیریت پارامترهای تنظیمات مدل برای کنترل خروجی
• 11. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها
• 12. اجرای پرامپت‌های چندمرحله‌ای برای وظایف پیچیده
• 13. استخراج داده‌های ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 14. تحلیل و پردازش فایل‌های متنی با مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. کاربرد هوش مصنوعی در خلاصه‌سازی متون تخصصی
• 16. ایجاد سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش اختصاصی
• 17. مفاهیم پایه تعبیه متن و بردارهای معنایی
• 18. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در پایگاه داده‌های برداری
• 19. پیاده‌سازی معماری بازیابی تقویت‌شده با دانش یا RAG
• 20. بهینه‌سازی پاسخ‌ها با استفاده از متون مرجع در پرامپت
• 21. مدیریت محدودیت‌های نرخ فراخوانی در سرویس‌های ابری
• 22. پایش و نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 23. به‌کارگیری مدل‌های Gemini برای تولید کد و عیب‌یابی نرم‌افزار
• 24. تولید تست‌های واحد با کمک مدل‌های زبانی
• 25. ایجاد واسط کاربری برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. امنیت در تبادل داده با API هوش مصنوعی
• 27. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 28. بومی‌سازی و پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های Gemini
• 29. ارزیابی دقت و کیفیت خروجی‌های مدل در سناریوهای واقعی
• 30. استراتژی‌های کاهش هزینه در استفاده از سرویس‌های ابری
• 31. توسعه سامانه‌های هوشمند تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
• 32. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده سنتی
• 34. مدیریت خطاها و پاسخ‌های غیرمنتظره در برنامه
• 35. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 36. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند با مدل‌های زبانی
• 37. استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوای آموزشی استاندارد
• 38. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل از طریق نمونه‌دهی
• 39. مقیاس‌پذیری سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط ابر
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنعت نرم‌افزار ایران