فلش‌کارت‌های آموزشی Azure OpenAI Service: استفاده از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی OpenAI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Azure OpenAI Service: استفاده از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی OpenAI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Microsoft Azure

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با سرویس Azure OpenAI
• 3. معماری و قابلیت‌های Azure OpenAI Service
• 4. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی
• 5. نحوه کارکرد مدل‌های زبانی
• 6. انواع مدل‌های OpenAI (GPT-3.5, GPT-4)
• 7. انتخاب مدل مناسب برای کاربردها
• 8. محیط توسعه Azure OpenAI Studio
• 9. ایجاد و مدیریت منابع Azure OpenAI
• 10. تنظیمات پایه در Azure OpenAI Studio
• 11. کار با Chat Completions API
• 12. مفهوم Prompt و طراحی آن
• 13. نکات کلیدی در نوشتن Promptهای مؤثر
• 14. Prompt Engineering برای وظایف مختلف
• 15. تولید متن خلاقانه
• 16. خلاصه‌سازی متون
• 17. ترجمه ماشینی
• 18. پاسخ به سوالات
• 19. کدنویسی با کمک مدل‌های زبانی
• 20. تنظیمات پیشرفته در Chat Completions
• 21. پارامترهای Temperature و Top_p
• 22. پارامترها Max_tokens و Stop sequences
• 23. کاربرد Fine-tuning در مدل‌های زبانی
• 24. مراحل Fine-tuning
• 25. آماده‌سازی داده برای Fine-tuning
• 26. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 27. Embeddings و کاربردهای آن
• 28. مفهوم Vector Databases
• 29. جستجوی معنایی با Embeddings
• 30. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ پیشرفته
• 31. پردازش زبان طبیعی (NLP) در Azure
• 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 33. Tokenization و Lemmatization
• 34. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 35. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 36. طبقه‌بندی متن
• 37. کاربرد Azure OpenAI در ساخت چت‌بات‌ها
• 38. طراحی جریان مکالمه چت‌بات
• 39. مدیریت حافظه و تاریخچه مکالمه
• 40. تکنیک‌های پیشرفته در طراحی چت‌بات
• 41. ادغام چت‌بات با سرویس‌های دیگر
• 42. امنیت و حریم خصوصی در Azure OpenAI
• 43. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 44. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 45. پیاده‌سازی سیاست‌های استفاده مسئولانه
• 46. مسائل مربوط به داده و حریم خصوصی کاربران
• 47. پروتکل‌های امنیتی در Azure
• 48. استفاده از Azure OpenAI برای تحلیل داده
• 49. شناسایی الگوها در داده‌های متنی
• 50. پیش‌بینی روندها با مدل‌های زبانی
• 51. استفاده از مدل‌ها برای گزارش‌دهی خودکار
• 52. کاربرد در حوزه آموزش و پژوهش
• 53. تولید محتوای آموزشی
• 54. کمک به دانشجویان و اساتید
• 55. تحلیل متون علمی
• 56. ابزارهای کمکی برای نویسندگان
• 57. کاربرد در حوزه کسب‌وکار
• 58. بهبود تجربه مشتری
• 59. اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 60. تحلیل بازخورد مشتریان
• 61. تولید محتوای بازاریابی
• 62. کاربرد در حوزه توسعه نرم‌افزار
• 63. کمک به برنامه‌نویسان
• 64. تولید کد و مستندات
• 65. شناسایی و رفع اشکالات کد
• 66. تست خودکار نرم‌افزار
• 67. ملاحظات حقوقی و انطباق با قوانین
• 68. مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 69. مسائل مربوط به مالکیت معنوی محتوا
• 70. تعهدات مربوط به داده‌های شخصی
• 71. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از AI
• 72. انطباق با آیین‌نامه‌ها و مصوبات داخلی
• 73. مدیریت هزینه‌ها در Azure OpenAI
• 74. بهینه‌سازی استفاده از منابع
• 75. انتخاب پلن‌های قیمتی مناسب
• 76. پیش‌بینی هزینه‌های جاری
• 77. راهکارهای کاهش هزینه‌ها
• 78. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 79. روند تحولات در مدل‌های بزرگ زبانی
• 80. تاثیر AI بر صنایع مختلف
• 81. چالش‌های پیش رو در توسعه AI
• 82. فرصت‌های جدید برای نوآوری
• 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 84. تفاوت مدل‌های زبانی و مدل‌های مولد تصویر
• 85. کاربرد مدل‌های مولد در خلاقیت
• 86. ملاحظات مربوط به تولید محتوای مصنوعی
• 87. مدل‌های زبانی در خدمت اقتصاد مقاومتی
• 88. نقش AI در خودکفایی فناورانه
• 89. استفاده از مدل‌های زبانی برای تحلیل اقتصادی
• 90. تقویت تولید داخلی با فناوری‌های نوین
• 91. کاربردهای هوش مصنوعی در توسعه پایدار
• 92. هوش مصنوعی و دستیابی به اهداف توسعه پایدار
• 93. نقش AI در بهبود زیرساخت‌ها
• 94. کاربرد در مدیریت منابع طبیعی
• 95. تاثیر AI بر سلامت و رفاه اجتماعی
• 96. مباحث پیشرفته در Prompt Engineering
• 97. تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot learning
• 98. Prompt Chaining برای وظایف پیچیده
• 99. استفاده از ابزارهای خارجی در Promptها
• 100. ارزیابی و بهبود مستمر Promptها