اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری و طراحی API استاندارد برای مدل‌های زبانی باز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و طراحی API استاندارد برای مدل‌های زبانی باز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی

موضوع میانی: توسعه و استانداردسازی API برای مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 4. معماری‌های کلیدی مدل‌های زبانی (ترنسفورمر)
• 5. مفهوم توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 6. آموزش مدل‌های زبانی: پیش‌نیازها
• 7. فرایند پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 8. روش‌های آموزش خودنظارتی
• 9. مفهوم تابع زیان در آموزش مدل‌های زبانی
• 10. بهینه‌سازی پارامترها در آموزش مدل‌ها
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای پایه
• 12. مفهوم مدل‌های زبانی باز (Open Models)
• 13. مزایای مدل‌های زبانی باز
• 14. چالش‌های مدل‌های زبانی باز
• 15. استانداردسازی API در حوزه هوش مصنوعی
• 16. اهمیت API در تسهیل دسترسی به مدل‌ها
• 17. مفهوم Open API Specification
• 18. طراحی API برای مدل‌های زبانی
• 19. اصول طراحی API کاربرپسند
• 20. مستندسازی API: اهمیت و روش‌ها
• 21. نسخه‌بندی API
• 22. امنیت API: احراز هویت و مجوز دسترسی
• 23. مدیریت نرخ درخواست‌ها (Rate Limiting)
• 24. API Gateway و نقش آن
• 25. معماری میکروسرویس و ارتباط آن با API
• 26. مدل‌های زبانی به عنوان سرویس (LLM as a Service)
• 27. فریم‌ورک‌های توسعه API (مانند FastAPI, Flask)
• 28. اصول RESTful API
• 29. نمونه‌های موفق API برای مدل‌های زبانی
• 30. مفهوم "Open Responses" در API
• 31. استانداردسازی فرمت پاسخ‌ها
• 32. استانداردسازی فرمت درخواست‌ها
• 33. توسعه API برای وظایف خاص مدل‌های زبانی
• 34. API برای تولید متن
• 35. API برای خلاصه‌سازی متن
• 36. API برای ترجمه ماشینی
• 37. API برای پاسخ به پرسش
• 38. API برای طبقه‌بندی متن
• 39. API برای استخراج اطلاعات
• 40. API برای تولید کد
• 41. API برای تحلیل احساسات
• 42. API برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 43. API برای تولید دیالوگ
• 44. API برای وظایف خلاقانه
• 45. مدیریت داده‌های ورودی در API
• 46. اعتبارسنجی داده‌های ورودی
• 47. پردازش خطاهای ورودی
• 48. مدیریت داده‌های خروجی در API
• 49. فرمت‌بندی پاسخ‌های خروجی
• 50. ارائه توضیحات و پیام‌های خطا
• 51. انعطاف‌پذیری در API برای مدل‌های زبانی
• 52. پشتیبانی از پارامترهای مختلف مدل
• 53. تنظیم پارامترهای تولید متن (مانند temperature, top_p)
• 54. مدیریت تاریخچه مکالمه در API
• 55. ذخیره‌سازی و بازیابی تاریخچه
• 56. API برای مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 57. کاربرد API مدل‌های زبانی در برنامه‌های کاربردی
• 58. کاربرد در توسعه وب
• 59. کاربرد در توسعه اپلیکیشن‌های موبایل
• 60. کاربرد در اتوماسیون اداری
• 61. کاربرد در خدمات مشتریان
• 62. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 63. کاربرد در تحلیل داده‌ها
• 64. کاربرد در تولید محتوا
• 65. کاربرد در توسعه بازی‌ها
• 66. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. تست و ارزیابی API مدل‌های زبانی
• 68. روش‌های تست واحد (Unit Testing)
• 69. روش‌های تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 70. روش‌های تست عملکرد (Performance Testing)
• 71. روش‌های تست امنیتی (Security Testing)
• 72. پایش و مانیتورینگ API
• 73. ابزارهای مانیتورینگ
• 74. تحلیل لاگ‌ها و خطاها
• 75. بهبود مستمر API
• 76. بازخورد کاربران و توسعه‌دهندگان
• 77. به‌روزرسانی مدل‌های زبانی و API
• 78. ملاحظات اخلاقی در طراحی API مدل‌های زبانی
• 79. شفافیت در عملکرد مدل
• 80. مسئولیت‌پذیری در خروجی مدل
• 81. جلوگیری از سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 82. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 83. نکات پایانی در طراحی API استاندارد
• 84. آینده API برای مدل‌های زبانی هوش مصنوعی
• 85. روندهای نوظهور در API هوش مصنوعی
• 86. استانداردهای آینده برای مدل‌های زبانی باز
• 87. جمع‌بندی و راهنمایی برای توسعه‌دهندگان