فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت چت‌بات با حافظه با استفاده از GPT-4، FastAPI و JavaScript

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت چت‌بات با حافظه با استفاده از GPT-4، FastAPI و JavaScript

موضوع کلی: توسعه وب و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ساخت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمر و کاربرد آن در پردازش زبان طبیعی
• 3. FastAPI: چارچوبی برای ساخت APIهای وب
• 4. JavaScript: مبانی و اصول برنامه‌نویسی
• 5. راه‌اندازی محیط توسعه برای ساخت چت‌بات
• 6. درک APIهای GPT-4 و نحوه دسترسی به آن‌ها
• 7. احراز هویت و مدیریت کلیدهای API
• 8. طراحی رابط کاربری چت‌بات با استفاده از HTML، CSS و JavaScript
• 9. ارتباط فرانت‌اند با بک‌اند: استفاده از Fetch API
• 10. پیاده‌سازی قابلیت ارسال و دریافت پیام در چت‌بات
• 11. مدیریت حافظه گفتگو: ذخیره‌سازی تاریخچه پیام‌ها
• 12. استفاده از پایگاه داده برای ذخیره‌سازی دائمی حافظه گفتگو
• 13. پیاده‌سازی قابلیت خلاصه‌سازی گفتگو با استفاده از GPT-4
• 14. بهبود کیفیت پاسخ‌های چت‌بات با استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering
• 15. مدیریت خطاها و استثنائات در برنامه چت‌بات
• 16. استفاده از متغیرهای محیطی برای تنظیمات برنامه
• 17. استقرار برنامه چت‌بات بر روی سرور
• 18. استفاده از Docker برای کانتینرایز کردن برنامه چت‌بات
• 19. بهینه‌سازی عملکرد چت‌بات برای پاسخگویی سریع‌تر
• 20. امنیت چت‌بات: جلوگیری از حملات تزریق Prompt
• 21. پیاده‌سازی قابلیت تشخیص زبان
• 22. پشتیبانی از چند زبانگی در چت‌بات
• 23. استفاده از WebSockets برای ارتباط بی‌درنگ
• 24. پیاده‌سازی قابلیت نمایش وضعیت تایپ کاربر
• 25. استفاده از کتابخانه‌های UI برای بهبود تجربه کاربری
• 26. طراحی و پیاده‌سازی سیستم لاگینگ
• 27. مانیتورینگ و بررسی عملکرد چت‌بات
• 28. استفاده از ابزارهای تست خودکار
• 29. آشنایی با مفاهیم DevOps و CI/CD
• 30. پیاده‌سازی یک گردش کار CI/CD برای چت‌بات
• 31. استفاده از ابزارهای تحلیل داده برای بهبود چت‌بات
• 32. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 33. استفاده از Embeddings برای جستجوی معنایی
• 34. پیاده‌سازی قابلیت پاسخگویی به سوالات بر اساس دانش خاص
• 35. استفاده از Vector Databases برای ذخیره‌سازی Embeddings
• 36. استفاده از LangChain برای ساخت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLM
• 37. آشنایی با RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 38. پیاده‌سازی RAG برای چت‌بات
• 39. استفاده از ابزارهای نظارت بر سلامت API
• 40. مقایسه مدل‌های مختلف زبانی بزرگ
• 41. بهینه‌سازی هزینه استفاده از APIهای GPT-4
• 42. استفاده از Cache برای کاهش هزینه‌ها
• 43. پیاده‌سازی محدودیت‌های نرخ (Rate Limiting)
• 44. مقابله با سوء استفاده از چت‌بات
• 45. طراحی یک سیستم گزارش‌گیری برای مشکلات چت‌بات
• 46. بهبود قابلیت‌های چت‌بات با استفاده از یادگیری تقویتی
• 47. استفاده از ابزارهای A/B Testing برای بهبود پاسخ‌ها
• 48. پیاده‌سازی قابلیت شخصی‌سازی پاسخ‌ها بر اساس پروفایل کاربر
• 49. استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات
• 50. طراحی رابط کاربری برای دستگاه‌های موبایل
• 51. پیاده‌سازی قابلیت ارسال تصاویر و فایل‌ها
• 52. استفاده از APIهای پرداخت برای ارائه خدمات پولی
• 53. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی کاربران
• 54. آشنایی با GDPR و قوانین مشابه
• 55. امنیت داده‌های کاربران
• 56. استفاده از رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها
• 57. پیاده‌سازی سیستم احراز هویت دو مرحله‌ای
• 58. آشنایی با مفاهیم OWASP Top 10
• 59. جلوگیری از حملات XSS و CSRF
• 60. بهبود دسترس‌پذیری چت‌بات برای افراد دارای معلولیت
• 61. آشنایی با استانداردهای WCAG
• 62. استفاده از ابزارهای تست دسترس‌پذیری
• 63. پیاده‌سازی سیستم بازخورد کاربران
• 64. تجزیه و تحلیل بازخورد کاربران برای بهبود چت‌بات
• 65. آشنایی با مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی
• 66. جلوگیری از تولید محتوای مضر یا تبعیض‌آمیز
• 67. پیاده‌سازی یک سیستم فیلترینگ محتوا
• 68. آشنایی با آینده هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ