اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی
• 3. یادگیری ماشین: اصول و مفاهیم
• 4. یادگیری عمیق: ساختارها و کاربردها
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 8. معماری‌های مدل‌های مولد
• 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 11. تکنیک‌های تولید متن
• 12. تولید کد با هوش مصنوعی
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد تصویر
• 14. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 15. انتشار مدل‌ها (Diffusion Models)
• 16. کاربرد مدل‌های مولد تصویر
• 17. تولید و ویرایش تصویر
• 18. تولید ویدئو با هوش مصنوعی
• 19. مدل‌های مولد صدا
• 20. کاربرد مدل‌های مولد صدا
• 21. مبانی توسعهٔ برنامه‌های کاربردی
• 22. معماری نرم‌افزار
• 23. طراحی رابط کاربری (UI)
• 24. تجربه کاربری (UX)
• 25. مبانی برنامه‌نویسی پایتون
• 26. کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
• 27. NumPy و Pandas
• 28. Scikit-learn
• 29. TensorFlow
• 30. PyTorch
• 31. آشنایی با API ها
• 32. RESTful API ها
• 33. اصول طراحی API
• 34. امنیت API ها
• 35. مقدمه‌ای بر توسعهٔ برنامه‌های وب
• 36. چارچوب‌های توسعهٔ وب
• 37. Flask
• 38. Django
• 39. React
• 40. Vue.js
• 41. اتصال برنامه‌های کاربردی به مدل‌های هوش مصنوعی
• 42. استفاده از API های هوش مصنوعی مولد
• 43. Prompt Engineering برای LLMs
• 44. طراحی Prompt های مؤثر
• 45. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 46. بهینه‌سازی Prompt ها
• 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 48. مفاهیم Fine-tuning
• 49. فرآیند Fine-tuning
• 50. کاربرد Fine-tuning در برنامه‌های کاربردی
• 51. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 52. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 53. معیارهای ارزیابی تولید تصویر
• 54. معیارهای ارزیابی تولید صدا
• 55. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 56. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 58. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 59. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 60. کاربردهای تجاری هوش مصنوعی مولد
• 61. اتوماسیون فرآیندها
• 62. تولید محتوا برای بازاریابی
• 63. خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 64. دستیارهای هوشمند
• 65. توسعهٔ ابزارهای خلاقانه
• 66. کاربرد در آموزش
• 67. کاربرد در پژوهش
• 68. کاربرد در سلامت
• 69. کاربرد در صنعت
• 70. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 71. مقیاس‌پذیری
• 72. هزینه‌های محاسباتی
• 73. مدیریت داده‌ها
• 74. انتخاب مدل مناسب
• 75. آیندهٔ هوش مصنوعی مولد
• 76. روندهای نوظهور
• 77. نوآوری‌های پیش‌رو
• 78. تأثیر بر بازار کار
• 79. پیش‌بینی‌های آینده
• 80. پروژه‌های عملی با هوش مصنوعی مولد
• 81. ساخت یک چت‌بات سفارشی
• 82. تولید تصاویر هنری
• 83. ساخت ابزار خلاصه‌سازی متن
• 84. تولید کد ساده
• 85. توسعهٔ یک دستیار صوتی
• 86. پیاده‌سازی سیستم پیشنهاددهنده
• 87. تولید محتوای آموزشی
• 88. ساخت بازی‌های ساده مبتنی بر هوش مصنوعی
• 89. پروژه‌های پیشرفته‌تر
• 90. نکات و ترفندهای توسعه
• 91. منابع یادگیری بیشتر
• 92. اهمیت یادگیری مستمر
• 93. مسیر شغلی در هوش مصنوعی مولد
• 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی