کتاب صوتی اجرای کد با Gemini API در پایتون: راهنمای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اجرای کد با Gemini API در پایتون: راهنمای عملی

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی
• 3. کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای امروز
• 4. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات شرعی
• 5. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 7. مبانی سینتکس پایتون: متغیرها و انواع داده
• 8. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها
• 9. ساختارهای کنترلی در پایتون: حلقه‌ها
• 10. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
• 11. کار با داده‌ها در پایتون: لیست‌ها و تاپل‌ها
• 12. کار با داده‌ها در پایتون: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
• 13. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون
• 14. نصب و مدیریت کتابخانه‌ها با pip
• 15. آشنایی با پایگاه داده در پایتون
• 16. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 17. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. معرفی Gemini API
• 19. قابلیت‌های Gemini API برای توسعه‌دهندگان
• 20. نصب و پیکربندی Gemini Python SDK
• 21. اولین گام: ارسال درخواست ساده به Gemini API
• 22. کار با مدل‌های زبانی در Gemini API
• 23. تنظیم پارامترهای مدل برای خروجی بهتر
• 24. کار با Prompt Engineering پیشرفته
• 25. تکنیک‌های طراحی Prompt برای نتایج دقیق‌تر
• 26. مقدمه‌ای بر اجرای کد (Code Execution)
• 27. اهمیت اجرای کد در هوش مصنوعی
• 28. قابلیت اجرای کد در Gemini API
• 29. فعال‌سازی قابلیت اجرای کد در SDK
• 30. ارسال دستورات کد به Gemini API
• 31. دریافت و تحلیل نتایج اجرای کد
• 32. مثال‌های عملی از اجرای کد پایتون
• 33. اجرای کد برای حل مسائل ریاضی
• 34. اجرای کد برای پردازش متن
• 35. اجرای کد برای تحلیل داده‌های ساده
• 36. اجرای کد برای تولید محتوای خلاقانه
• 37. امنیت در اجرای کد با Gemini API
• 38. مدیریت خطاها و استثناها در اجرای کد
• 39. بهینه‌سازی اجرای کد برای سرعت و دقت
• 40. استفاده از Gemini API برای اتوماسیون وظایف
• 41. اتوماسیون وظایف تکراری با پایتون و Gemini
• 42. توسعه ربات‌های گفتگو (Chatbots) با Gemini
• 43. طراحی منطق ربات‌های گفتگو
• 44. مدیریت وضعیت مکالمه در ربات‌ها
• 45. ادغام Gemini API با برنامه‌های وب
• 46. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های وب پایتون (مانند Flask)
• 47. ساخت API برای برنامه وب با استفاده از Gemini
• 48. ارسال درخواست‌های Gemini از طریق وب
• 49. نمایش نتایج Gemini در رابط کاربری وب
• 50. ملاحظات اخلاقی در توسعه با هوش مصنوعی
• 51. حریم خصوصی داده‌ها در استفاده از API
• 52. شفافیت در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 53. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای هوش مصنوعی
• 54. کاربرد Gemini API در آموزش و یادگیری
• 55. تولید محتوای آموزشی با هوش مصنوعی
• 56. شخصی‌سازی تجربیات یادگیری
• 57. ارزیابی و بازخورد در سیستم‌های آموزشی
• 58. کاربرد Gemini API در تحلیل داده
• 59. استخراج اطلاعات از متون با هوش مصنوعی
• 60. خلاصه‌سازی خودکار اسناد
• 61. دسته‌بندی و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 62. کاربرد Gemini API در تولید محتوا
• 63. نوشتن مقالات و پست‌های وبلاگ
• 64. تولید متن‌های تبلیغاتی خلاقانه
• 65. ساخت سناریو و داستان
• 66. کاربرد Gemini API در برنامه‌نویسی
• 67. کمک به نوشتن کد و رفع اشکال
• 68. تولید خودکار کد برای وظایف مشخص
• 69. مستندسازی خودکار کد
• 70. کاربرد Gemini API در حوزه کسب‌وکار
• 71. تحلیل بازار و روندها
• 72. خدمات مشتری هوشمند
• 73. بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی
• 74. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با پایتون
• 75. مفهوم آموزش و پیش‌بینی در یادگیری ماشین
• 76. انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت)
• 77. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
• 78. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 79. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
• 80. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 81. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 82. نورون مصنوعی و لایه‌های شبکه‌های عصبی
• 83. آموزش شبکه‌های عصبی
• 84. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
• 85. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 86. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته Gemini API
• 87. Fine-tuning مدل‌های Gemini (در صورت ارائه)
• 88. استفاده از ابزارهای تخصصی Gemini
• 89. مباحث پیشرفته Prompt Engineering
• 90. تکنیک‌های Chain-of-Thought Prompting
• 91. استفاده از ابزارهای خارجی با Gemini
• 92. طراحی سیستم‌های پیچیده با Gemini API
• 93. مدیریت منابع و هزینه‌ها در استفاده از API
• 94. مقایسه Gemini API با سایر مدل‌های مشابه
• 95. آینده هوش مصنوعی و نقش Gemini
• 96. توسعه پایدار و مسئولانه با هوش مصنوعی
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری هوش مصنوعی
• 98. مروری بر اصول اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 99. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 100. اهمیت رعایت حدود شرعی در تولید محتوا