فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت Micro-SaaS هوش مصنوعی مولد با Python و Streamlit از ایده تا محصول

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت Micro-SaaS هوش مصنوعی مولد با Python و Streamlit از ایده تا محصول

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند

موضوع میانی: توسعه Micro-SaaS مبتنی بر هوش مصنوعی با Python و Streamlit

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و Micro-SaaS
• 2. شناخت مدل کسب‌وکار Micro-SaaS
• 3. انتخاب ایده مناسب برای محصول هوش مصنوعی
• 4. تعریف مسئله و ارزش پیشنهادی محصول
• 5. اعتبارسنجی ایده پیش از توسعه
• 6. معماری یک اپلیکیشن Generative AI
• 7. نصب و آماده‌سازی محیط Python
• 8. ساختار پروژه و مدیریت وابستگی‌ها
• 9. مبانی Streamlit و مدل اجرای اپلیکیشن
• 10. ساخت رابط کاربری با Streamlit
• 11. مدیریت ورودی‌های کاربر
• 12. مدیریت Session State در Streamlit
• 13. ساخت فرم‌ها و تعاملات پویا
• 14. نمایش متن و خروجی‌های ساختاریافته
• 15. مدیریت فایل و داده در Streamlit
• 16. اتصال Python به مدل‌های زبانی
• 17. کار با APIهای مدل‌های مولد
• 18. مدیریت API Key و Secretها
• 19. طراحی Prompt برای اپلیکیشن‌های کاربردی
• 20. ساخت Prompt Templateهای قابل استفاده مجدد
• 21. مدیریت Context در تعامل با مدل
• 22. کنترل خروجی مدل‌های زبانی
• 23. مدیریت Token و محدودیت Context
• 24. کاهش هزینه فراخوانی مدل‌های مولد
• 25. مدیریت خطاهای API و Retry
• 26. مدیریت Timeout و درخواست‌های ناموفق
• 27. Streaming پاسخ مدل در رابط کاربری
• 28. ساخت قابلیت تولید متن با هوش مصنوعی
• 29. ساخت قابلیت خلاصه‌سازی هوشمند
• 30. ساخت قابلیت بازنویسی و ویرایش محتوا
• 31. ساخت قابلیت تولید محتوای تخصصی
• 32. اعتبارسنجی و پالایش خروجی هوش مصنوعی
• 33. مدیریت Hallucination در اپلیکیشن
• 34. طراحی Guardrail برای خروجی مدل
• 35. مدیریت محتوای نامناسب و درخواست‌های پرخطر
• 36. ساخت معماری Backend سبک برای Micro-SaaS
• 37. تفکیک منطق کسب‌وکار از رابط Streamlit
• 38. مدیریت Configuration در محیط‌های مختلف
• 39. اتصال اپلیکیشن به پایگاه داده
• 40. ذخیره‌سازی کاربران و تنظیمات
• 41. مدیریت تاریخچه درخواست‌ها
• 42. طراحی سیستم احراز هویت کاربران
• 43. مدیریت Session و دسترسی کاربران
• 44. پیاده‌سازی نقش‌ها و مجوزهای دسترسی
• 45. طراحی محدودیت مصرف برای کاربران
• 46. Rate Limiting در اپلیکیشن هوش مصنوعی
• 47. Quota و مدیریت اعتبار مصرف
• 48. پیاده‌سازی سیستم اشتراک و پلن‌های کاربری
• 49. طراحی Free Tier و محدودیت‌های آن
• 50. مدیریت پرداخت برای Micro-SaaS
• 51. ثبت و مدیریت وضعیت Subscription
• 52. طراحی داشبورد کاربری
• 53. نمایش میزان مصرف و اعتبار باقی‌مانده
• 54. بهینه‌سازی تجربه کاربری اپلیکیشن AI
• 55. طراحی رابط کاربری حرفه‌ای با Streamlit
• 56. مدیریت Loading و وضعیت پردازش
• 57. نمایش خطاهای قابل فهم برای کاربر
• 58. کش‌کردن داده و منابع در Streamlit
• 59. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن
• 60. کاهش زمان پاسخ‌گویی مدل
• 61. مدیریت درخواست‌های همزمان
• 62. امنیت ورودی‌های کاربر
• 63. محافظت از کلیدهای API
• 64. جلوگیری از افشای اطلاعات حساس
• 65. امنیت داده‌های کاربران
• 66. Logging و مانیتورینگ اپلیکیشن
• 67. ثبت خطاها و رویدادهای مهم
• 68. اندازه‌گیری هزینه و مصرف API
• 69. آزمون قابلیت‌های هوش مصنوعی
• 70. تست منطق کسب‌وکار و رابط کاربری
• 71. ارزیابی کیفیت خروجی مدل
• 72. طراحی معیارهای ارزیابی LLM
• 73. مدیریت نسخه Promptها
• 74. بهبود تدریجی Prompt و خروجی
• 75. استفاده از مدل‌های مختلف در یک محصول
• 76. طراحی لایه انتزاع برای Providerهای مدل
• 77. مدیریت Fallback بین مدل‌ها
• 78. استقرار اپلیکیشن Streamlit
• 79. مدیریت متغیرهای محیطی در Deployment
• 80. استقرار روی سرویس‌های ابری
• 81. اتصال دامنه و تنظیمات Production
• 82. مدیریت هزینه زیرساخت در مقیاس کوچک
• 83. مقیاس‌پذیری Micro-SaaS
• 84. مدیریت ترافیک و افزایش کاربران
• 85. طراحی معماری قابل توسعه
• 86. تحلیل رفتار و بازخورد کاربران
• 87. اندازه‌گیری شاخص‌های کلیدی محصول
• 88. بهبود نرخ تبدیل کاربران
• 89. طراحی چرخه توسعه و انتشار محصول
• 90. ساخت MVP کامل هوش مصنوعی
• 91. پیاده‌سازی پروژه نهایی Micro-SaaS