فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع توسعه برنامه‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی در بستر دات‌نت (C#)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه برنامه‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی در بستر دات‌نت (C#)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم دات‌نت برای توسعه هوش مصنوعی
• 3. معرفی معماری مدل‌های زبانی و نحوه عملکرد آن‌ها
• 4. راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی در سی‌شارپ
• 5. کار با کتابخانه‌های استاندارد برای پردازش متن
• 6. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 7. استفاده از مدل‌های زبانی از طریق APIهای استاندارد
• 8. پیاده‌سازی کلاینت‌های هوشمند برای ارتباط با مدل‌های زبانی
• 9. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در برنامه‌های مبتنی بر AI
• 10. کار با توکن‌ها و بهینه‌سازی طول متن ورودی
• 11. اصول مهندسی پرامپت در محیط‌های برنامه‌نویسی
• 12. استفاده از کتابخانه Semantic Kernel در دات‌نت
• 13. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های زبانی
• 14. پیاده‌سازی قابلیت‌های حافظه در برنامه‌های هوشمند
• 15. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و اجرای محلی با Ollama
• 16. کار با مدل‌های زبانی در بستر دات‌نت به صورت آفلاین
• 17. مفاهیم بردارها و فضاهای تعبیه در هوش مصنوعی
• 18. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات با پایگاه داده‌های برداری
• 19. پیاده‌سازی الگوی RAG برای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 20. اتصال منابع داده داخلی به مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. تکنیک‌های افزایش دقت در پاسخ‌های مدل
• 22. مدیریت خطاهای رایج در تعامل با LLMها
• 23. طراحی ساختار خروجی مدل به صورت داده‌های ساختاریافته
• 24. کار با JSON در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 25. پیاده‌سازی قابلیت تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
• 26. تولید محتوای متنی هوشمند در برنامه‌های دات‌نت
• 27. استخراج اطلاعات کلیدی از متون غیرساختاریافته
• 28. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید و بهینه‌سازی کد
• 29. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل‌های زبانی
• 30. امنیت در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 31. احراز هویت و مدیریت دسترسی در سرویس‌های AI
• 32. حفاظت از داده‌های کاربر در تعامل با مدل‌های ابری
• 33. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های API
• 34. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوشمند در محیط‌های سازمانی
• 35. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حجیم
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 37. ادغام هوش مصنوعی با سرویس‌های ابری مایکروسافت
• 38. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 39. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی
• 40. پایداری و نگهداری نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 41. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
• 42. تدوین استراتژی‌های کاربردی برای استقرار هوش مصنوعی
• 43. ارائه گزارش‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی
• 44. توسعه دستیارهای هوشمند شخصی‌سازی شده
• 45. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با رابط‌های کاربری وب
• 46. اصول مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های هوشمند
• 47. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
• 48. بررسی آینده هوش مصنوعی در صنعت نرم‌افزار ایران
• 49. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با دات‌نت