کتاب صوتی راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های هوشمند با استفاده از فریم‌ورک Spring AI و پروتکل MCP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های هوشمند با استفاده از فریم‌ورک Spring AI و پروتکل MCP

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی پیشرفته در اکوسیستم جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش آن در توسعه نرم‌افزار
• 2. آشنایی با اکوسیستم Spring AI و معماری پروژه‌های هوشمند
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای برنامه‌های مبتنی بر جاوا
• 4. مفهوم پروتکل MCP و اهمیت آن در اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به ابزارها
• 5. معماری کلاینت‌های MCP در فریم‌ورک اسپرینگ
• 6. اتصال به مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از Spring AI
• 7. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌های هوشمند
• 8. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در تعامل با LLMها
• 9. مفهوم Prompt Engineering و بهینه‌سازی دستورات در جاوا
• 10. استفاده از Prompt Templates برای ساختاردهی به ورودی‌ها
• 11. پیاده‌سازی سیستم‌های RAG با استفاده از Spring AI
• 12. کار با پایگاه‌های داده برداری برای ذخیره‌سازی دانش
• 13. پردازش و تکه‌بندی اسناد برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 14. یکپارچه‌سازی ابزارهای MCP با سرویس‌های Spring AI
• 15. طراحی توابع و ابزارهای قابل فراخوانی توسط مدل هوشمند
• 16. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در برنامه‌های چت‌بات
• 17. پیاده‌سازی قابلیت‌های چندوجهی در مدل‌های زبانی
• 18. نظارت و لاگ‌گیری از تعاملات هوش مصنوعی
• 19. مدیریت امنیت در فراخوانی سرویس‌های هوشمند
• 20. کنترل دسترسی و احراز هویت در کلاینت‌های MCP
• 21. مدیریت خطا و پایداری در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 22. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد در ارتباط با APIهای مدل‌های زبانی
• 23. استفاده از Spring Boot برای استقرار سرویس‌های هوشمند
• 24. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل در محیط عملیاتی
• 25. پیاده‌سازی واسط کاربری برای تعامل با مدل‌های هوشمند
• 26. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی دستورات برای سناریوهای پیچیده
• 27. آشنایی با قابلیت‌های مشاهده‌پذیری در Spring AI
• 28. مدیریت منابع و محدودیت‌های نرخ فراخوانی در APIها
• 29. کار با مدل‌های متن به تصویر و صوت در اکوسیستم اسپرینگ
• 30. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با قابلیت تصمیم‌گیری مبتنی بر ابزار
• 31. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های احراز هویت سازمانی
• 32. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 33. استفاده از الگوهای طراحی نرم‌افزار در توسعه برنامه‌های هوشمند
• 34. مقیاس‌پذیری برنامه‌های مبتنی بر MCP در محیط‌های توزیع‌شده
• 35. بررسی چالش‌های اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی بومی
• 36. تکنیک‌های داده‌کاوی و تحلیل خروجی‌های هوشمند
• 37. ایجاد جریان‌های کاری خودکار با استفاده از زنجیره‌های هوشمند
• 38. توسعه ابزارهای سفارشی برای پروتکل MCP
• 39. مستندسازی و نگهداری کدهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 40. نقشه راه توسعه و به‌روزرسانی برنامه‌های هوشمند در آینده