اکسپرس 24
کتاب مهندسی پرامپت پیشرفته و پیاده‌سازی RAG برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با Gemini API

کتاب مهندسی پرامپت پیشرفته و پیاده‌سازی RAG برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با Gemini API

تگ‌ها: API هوش مصنوعی RAG برنامه نویسی هوش مصنوعی توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی جمینای گوگل مدل های زبانی بزرگ مهندسی پرامپت هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت پیشرفته و پیاده‌سازی RAG برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با Gemini API

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با Gemini API و قابلیت‌های آن
  • 3. مبانی مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی
  • 4. انواع پرامپت‌های مؤثر و کاربردی
  • 5. بهینه‌سازی پرامپت برای تولید متن
  • 6. استفاده از Gemini برای تولید محتوای خلاقانه
  • 7. تولید کد با استفاده از Gemini API
  • 8. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و RAG
  • 9. معماری سیستم‌های RAG
  • 10. پیاده‌سازی RAG برای بهبود پاسخ‌دهی مدل
  • 11. جستجوی معنایی و بردارهای معنایی
  • 12. ساخت پایگاه دانش برای RAG
  • 13. اتصال Gemini API به پایگاه دانش
  • 14. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت
  • 15. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در پرامپت‌ها
  • 16. استفاده از ابزارها و چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی
  • 17. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر متن با Gemini
  • 18. کاربرد Gemini در تحلیل متن و خلاصه‌سازی
  • 19. تولید و ویرایش متن‌های تخصصی با Gemini
  • 20. پردازش زبان طبیعی با Gemini
  • 21. کاربرد Gemini در پردازش تصویر
  • 22. تحلیل و تفسیر تصاویر با Gemini
  • 23. تولید تصاویر با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی (در چارچوب مجاز)
  • 24. کاربرد Gemini در پردازش چندوجهی (Multimodal)
  • 25. ترکیب متن و تصویر در پرامپت‌ها
  • 26. توسعه اپلیکیشن‌های چندوجهی
  • 27. مقدمه‌ای بر امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 28. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 29. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 30. ملاحظات قانونی و انطباق با مقررات در ایران
  • 31. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 32. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
  • 33. معیارهای سنجش کیفیت خروجی مدل‌ها
  • 34. تست و اشکال‌زدایی اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 35. استقرار و انتشار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 36. مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 37. بهینه‌سازی هزینه در استفاده از APIها
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 39. معماری‌های نوین در مدل‌های زبانی
  • 40. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه (Attention)
  • 41. کاربرد مدل‌های زبانی در درک مطلب
  • 42. تولید متن با حفظ انسجام و منطق
  • 43. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری
  • 44. تکنیک‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
  • 45. استفاده از پایگاه‌های داده برداری در RAG
  • 46. بهینه‌سازی پایگاه دانش برای جستجوی سریع
  • 47. مدیریت و به‌روزرسانی پایگاه دانش
  • 48. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
  • 49. ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های موجود
  • 50. ساخت چت‌بات‌های هوشمند با Gemini
  • 51. طراحی رابط کاربری برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 52. تجربه کاربری (UX) در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 53. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و تحلیل داده
  • 54. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان
  • 55. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
  • 56. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 57. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (مروری)
  • 58. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (اختیاری و در چارچوب)
  • 60. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندها
  • 61. هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
  • 62. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
  • 63. هوش مصنوعی در پژوهش و توسعه
  • 64. هوش مصنوعی در مدیریت دانش
  • 65. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 66. تفاوت مدل‌های مولد با مدل‌های پیش‌بین
  • 67. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها (در چارچوب مجاز)
  • 68. ملاحظات حقوقی مالکیت محتوای تولید شده
  • 69. کاربرد Gemini در ترجمه ماشینی
  • 70. استفاده از Gemini برای تولید محتوای چندزبانه
  • 71. مقدمه‌ای بر پردازش صدا با هوش مصنوعی (اختیاری)
  • 72. کاربرد هوش مصنوعی در پردازش ویدئو (اختیاری)
  • 73. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر با هوش مصنوعی
  • 74. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN) (اختیاری)
  • 75. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 76. رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها
  • 77. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 78. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 79. مدیریت چرخه عمر اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 80. پایش و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 81. بهبود مستمر مدل‌ها و اپلیکیشن‌ها
  • 82. آیندهٔ مدل‌های زبانی بزرگ
  • 83. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 84. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 85. کارآفرینی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 86. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 87. آشنایی با ابزارهای متن‌باز مرتبط
  • 88. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 89. یادگیری فعال (Active Learning) در هوش مصنوعی
  • 90. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 91. مقدمه‌ای بر مدل‌های توزیع‌شده
  • 92. محاسبات ابری و هوش مصنوعی
  • 93. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌ها
  • 94. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌ها
  • 95. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 96. تضمین کیفیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 97. ارزیابی ریسک‌های امنیتی و اخلاقی
  • 98. ملاحظات شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 99. توسعهٔ ابزارهای هوش مصنوعی برای کاربردهای داخلی
  • 100. فرهنگ‌سازی و آموزش عمومی هوش مصنوعی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.