فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از جاوا، کوارکوس و LangChain4j

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از جاوا، کوارکوس و LangChain4j

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و مهندسی داده

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پلتفرم‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در اکوسیستم جاوا
• 2. آشنایی با فریم‌ورک کوارکوس برای توسعه میکروسرویس‌های هوشمند
• 3. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در کسب‌وکار
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی با جاوا
• 5. ساختار پروژه در Quarkus و مدیریت وابستگی‌ها با Maven
• 6. مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی با LangChain4j در محیط سازمانی
• 7. کار با مدل‌های زبانی OpenAI و مدل‌های متن‌باز در جاوا
• 8. درک مفاهیم Prompt Engineering و بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 9. ایجاد ساختار پاسخ‌دهی با استفاده از Structured Output
• 10. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در چت‌بات‌های سازمانی
• 11. کار با بردارهای متنی و مفاهیم Embedding در فضای برداری
• 12. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) برای ذخیره‌سازی دانش
• 13. اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده داخلی سازمان
• 14. پیاده‌سازی الگوی RAG برای بازیابی اطلاعات دقیق و مستند
• 15. تکنیک‌های پیشرفته جستجوی معنایی و رتبه‌بندی نتایج
• 16. استفاده از ابزارهای جانبی و فراخوانی توابع (Function Calling) در جاوا
• 17. طراحی و پیاده‌سازی Agent‌های هوشمند برای خودکارسازی فرآیندها
• 18. مدیریت جریان‌های کاری پیچیده در LangChain4j
• 19. اعتبارسنجی و فیلترینگ پاسخ‌های مدل برای حفظ انطباق با قوانین
• 20. امنیت در تبادل داده با مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه داخلی
• 21. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سرویس‌های هوش مصنوعی با Quarkus
• 22. مدیریت خطا و پایداری در تعامل با APIهای خارجی
• 23. تست واحد و تست یکپارچگی برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 24. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت حافظه در میکروسرویس‌های جاوا
• 25. استقرار و کانتینری‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی با Docker
• 26. مدیریت استقرار در محیط‌های ابری و Kubernetes
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل متن و خلاصه‌سازی خودکار
• 28. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 29. تلفیق هوش مصنوعی با سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای
• 30. استفاده از مدل‌های محلی برای حفظ حریم خصوصی داده‌های سازمانی
• 31. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد مدل در سناریوهای واقعی
• 32. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 33. به‌کارگیری الگوهای طراحی نرم‌افزار در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 34. چالش‌های اخلاقی و فنی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی فنی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 36. ارائه راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های زبانی برای متون فارسی
• 37. بررسی معماری‌های توزیع‌شده برای پردازش‌های سنگین یادگیری ماشین
• 38. توسعه سرویس‌های مبتنی بر تحلیل احساسات در محیط سازمانی
• 39. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سیستم‌های مدیریت محتوا
• 40. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از یادگیری ماشین
• 41. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 42. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 43. استفاده از قابلیت‌های Native در کوارکوس برای افزایش سرعت اجرا
• 44. امن‌سازی خطوط لوله داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 45. بررسی آینده هوش مصنوعی در صنعت نرم‌افزار ایران
• 46. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با کوارکوس و LangChain4j