اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راه‌اندازی و کار با مدل‌های هوش مصنوعی Gemini از طریق API با ابزار cURL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی و کار با مدل‌های هوش مصنوعی Gemini از طریق API با ابزار cURL

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مفاهیم پایه‌ای API
• 4. نصب و پیکربندی ابزار cURL
• 5. درک معماری API
• 6. اصول درخواست‌های HTTP
• 7. پاسخ‌های HTTP و کدهای وضعیت
• 8. ساختار JSON برای درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 9. احراز هویت در API
• 10. مدیریت کلیدهای API
• 11. مقدمه‌ای بر Vertex AI
• 12. معرفی مدل‌های Gemini
• 13. قابلیت‌های مدل‌های Gemini
• 14. کاربرد مدل‌های Gemini در پردازش زبان طبیعی
• 15. آماده‌سازی محیط توسعه
• 16. نصب ابزارهای لازم
• 17. آشنایی با مستندات API
• 18. اولین درخواست به API Gemini
• 19. ارسال متن ساده برای تولید پاسخ
• 20. دریافت و پردازش پاسخ متنی
• 21. تنظیم پارامترهای درخواست
• 22. کنترل طول پاسخ
• 23. تنظیم دمای مدل (Temperature)
• 24. تنظیم حداکثر تعداد توکن‌ها
• 25. تنظیم احتمال بالای توکن‌ها (Top P)
• 26. تنظیم احتمال بالای توکن‌ها (Top K)
• 27. پشتیبانی از زبان فارسی در Gemini API
• 28. ارسال درخواست‌های چندزبانه
• 29. ترجمه ماشینی با Gemini
• 30. خلاصه‌سازی متن با Gemini
• 31. تولید محتوای خلاقانه
• 32. نوشتن شعر و داستان
• 33. ایجاد سناریوهای مختلف
• 34. کاربرد Gemini در پاسخگویی به سوالات
• 35. پرسش و پاسخ از اسناد
• 36. استفاده از Gemini برای آموزش
• 37. ایجاد محتوای آموزشی
• 38. تولید تمرین و آزمون
• 39. توسعه چت‌بات‌های ساده
• 40. طراحی جریان مکالمه
• 41. مدیریت حافظه در چت‌بات
• 42. ادغام Gemini با برنامه‌های دیگر
• 43. ارسال درخواست‌های پیچیده‌تر
• 44. دسته‌بندی متن
• 45. تشخیص احساسات در متن
• 46. استخراج اطلاعات کلیدی
• 47. مدل‌سازی موضوعی
• 48. پردازش داده‌های حجیم
• 49. بهینه‌سازی درخواست‌ها برای سرعت
• 50. مدیریت خطاها و استثناها
• 51. نوشتن اسکریپت‌های خودکار
• 52. استفاده از cURL در اسکریپت‌های Shell
• 53. بررسی امنیت درخواست‌ها
• 54. مدیریت دسترسی به API
• 55. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 56. اصول طراحی API ایمن
• 57. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته
• 58. تولید داده‌های ساختاریافته با Gemini
• 59. تجزیه و تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 60. کاربرد Gemini در تحلیل داده
• 61. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 62. یادگیری نظارت شده
• 63. یادگیری بدون نظارت
• 64. یادگیری تقویتی
• 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی پیشرفته
• 66. معماری ترنسفورمر
• 67. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 68. تکامل مدل‌های زبانی
• 69. کاربردهای پیشرفته Gemini
• 70. تولید کد با Gemini
• 71. اشکال‌زدایی کد با Gemini
• 72. مقدمه‌ای بر MLOps
• 73. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 74. نظارت بر عملکرد مدل
• 75. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 76. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 77. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 78. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 79. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 80. آیندهٔ هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 81. کاربرد Gemini در صنعت
• 82. کاربرد Gemini در تحقیقات علمی
• 83. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 84. حملات به مدل‌های هوش مصنوعی
• 85. دفاع در برابر حملات
• 86. ملاحظات قانونی و مقرراتی
• 87. استانداردهای توسعهٔ هوش مصنوعی
• 88. رعایت قوانین داخلی در استفاده از API
• 89. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
• 90. تولید محتوای سازگار با ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 91. کاربرد Gemini در توسعهٔ نرم‌افزارهای آموزشی
• 92. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 93. تست و ارزیابی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری هوش مصنوعی