اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت ابزارهای هوش مصنوعی با ChatGPT و API های OpenAI در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزارهای هوش مصنوعی با ChatGPT و API های OpenAI در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعه ابزارهای هوش مصنوعی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 3. تاریخچه و تحولات هوش مصنوعی
• 4. انواع هوش مصنوعی: ضعیف، قوی و ابر هوش مصنوعی
• 5. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 6. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• 7. نصب و پیکربندی پایتون و محیط توسعه
• 8. مبانی برنامه‌نویسی در پایتون
• 9. ساختارهای داده در پایتون (لیست‌ها، دیکشنری‌ها)
• 10. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 11. کار با فایل‌ها در پایتون
• 12. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
• 13. نصب و آشنایی با NumPy
• 14. عملیات پایه‌ای با NumPy
• 15. آرایه‌های چندبعدی در NumPy
• 16. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
• 17. آشنایی با کتابخانه Pandas
• 18. ساخت و کار با DataFrame
• 19. بارگذاری و ذخیره داده‌ها با Pandas
• 20. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
• 21. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با Pandas
• 22. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 23. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 24. مراحل کلی یک پروژه یادگیری ماشین
• 25. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده
• 27. رگرسیون خطی
• 28. رگرسیون لجستیک
• 29. درختان تصمیم
• 30. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 31. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 32. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
• 33. خوشه‌بندی (Clustering)
• 34. K-Means Clustering
• 35. DBSCAN
• 36. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 37. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 38. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
• 39. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Scikit-learn
• 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 41. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 42. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. مفاهیم کلیدی NLP
• 44. نمایش متن به صورت عددی (Vectorization)
• 45. TF-IDF
• 46. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 47. آشنایی با کتابخانه NLTK
• 48. عملیات پایه‌ای NLP با NLTK
• 49. توکن‌سازی (Tokenization)
• 50. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 51. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 53. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 54. مقدمه‌ای بر OpenAI API
• 55. ثبت‌نام و دریافت کلید API
• 56. مبانی کار با OpenAI API
• 57. مقدمه‌ای بر ChatGPT
• 58. قابلیت‌های ChatGPT
• 59. نحوه تعامل با ChatGPT
• 60. ساخت یک چت‌بات ساده با ChatGPT API
• 61. تنظیم پارامترهای تولید متن در ChatGPT
• 62. کاربرد ChatGPT در تولید محتوا
• 63. کاربرد ChatGPT در خلاصه‌سازی متن
• 64. کاربرد ChatGPT در ترجمه ماشینی
• 65. کاربرد ChatGPT در پاسخ به سوالات
• 66. کاربرد ChatGPT در تولید کد
• 67. مقدمه‌ای بر ساخت ابزارهای هوش مصنوعی
• 68. تعریف یک پروژه ساخت ابزار هوش مصنوعی
• 69. طراحی معماری ابزار هوش مصنوعی
• 70. پیاده‌سازی ابزار با استفاده از پایتون و API های OpenAI
• 71. تست و ارزیابی ابزار هوش مصنوعی
• 72. ساخت ابزار خلاصه‌ساز متن با ChatGPT
• 73. ساخت ابزار تولید کننده محتوای بازاریابی با ChatGPT
• 74. ساخت ابزار دستیار کدنویسی با ChatGPT
• 75. ساخت ابزار تحلیل احساسات متن با ChatGPT
• 76. ساخت ابزار تولید کننده داستان با ChatGPT
• 77. ساخت ابزار پاسخگوی سوالات تخصصی با ChatGPT
• 78. ساخت ابزار خلاصه‌کننده مقالات علمی با ChatGPT
• 79. ساخت ابزار تولید کننده توضیحات محصول با ChatGPT
• 80. ساخت ابزار تولید کننده ایمیل‌های حرفه‌ای با ChatGPT
• 81. ساخت ابزار ترجمه متون فنی با ChatGPT
• 82. ساخت ابزار تولید کننده محتوای آموزشی با ChatGPT
• 83. مباحث پیشرفته در کار با API های OpenAI
• 84. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 85. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در استفاده از API ها
• 86. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از OpenAI API
• 87. آینده هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر آن
• 88. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی توسعه ابزارهای هوش مصنوعی
• 89. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 90. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری آینده