اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت برنامه‌های هوشمند با Spring AI: از مقدماتی تا پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با Spring AI: از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با جاوا و کاتلین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. معرفی جاوا و کاتلین برای توسعه نرم‌افزار
• 3. آشنایی با چارچوب Spring Boot
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Spring AI
• 5. اولین برنامه هوش مصنوعی با Spring AI
• 6. مبانی یادگیری ماشین
• 7. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. آشنایی با معماری مدل‌های LLM
• 11. استفاده از LLMها در Spring AI
• 12. ساخت چت‌بات‌های ساده با Spring AI
• 13. مدیریت تاریخچه مکالمه در چت‌بات‌ها
• 14. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 15. خلاصه‌سازی متون با Spring AI
• 16. ترجمه ماشینی با Spring AI
• 17. تشخیص احساسات در متون
• 18. استخراج اطلاعات از متون
• 19. مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 20. مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 21. کاربرد Spring AI در تحلیل داده‌های متنی
• 22. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 23. پردازش تصویر با Spring AI
• 24. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 25. دسته‌بندی تصاویر
• 26. تولید تصویر با مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. کاربرد Spring AI در پردازش تصویر
• 28. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 29. ساخت سیستم توصیه‌گر ساده
• 30. فیلترینگ مشارکتی
• 31. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 32. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 33. کاربرد Spring AI در سیستم‌های توصیه‌گر
• 34. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 35. عناصر یادگیری تقویتی
• 36. کاربرد یادگیری تقویتی در Spring AI
• 37. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 39. استفاده از مدل‌های زبانی سفارشی
• 40. مدیریت دانش خارجی در LLMs
• 41. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 42. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 43. استفاده از پایگاه‌های دانش
• 44. ادغام Spring AI با پایگاه‌های داده
• 45. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های برداری
• 46. مقدمه‌ای بر Embeddings
• 47. تولید Embeddings با Spring AI
• 48. جستجوی شباهت در داده‌های برداری
• 49. کاربرد Embeddings در سیستم‌های توصیه‌گر
• 50. کاربرد Embeddings در جستجو
• 51. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده
• 52. پردازش موازی در هوش مصنوعی
• 53. استفاده از Spring Cloud برای معماری توزیع‌شده
• 54. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 55. امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 56. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 57. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 58. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 59. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 60. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 61. بازآموزی مدل‌ها
• 62. بهینه‌سازی مدل‌ها برای عملکرد
• 63. کاربرد Spring AI در توسعه بازی‌های هوشمند
• 64. هوش مصنوعی در سلامت دیجیتال
• 65. هوش مصنوعی در آموزش
• 66. هوش مصنوعی در صنعت
• 67. هوش مصنوعی در امور مالی
• 68. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 69. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 70. هوش مصنوعی در خدمات مشتری
• 71. هوش مصنوعی و اتوماسیون اداری
• 72. هوش مصنوعی در تحلیل کسب و کار
• 73. هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
• 74. هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 75. آینده هوش مصنوعی و Spring AI
• 76. مباحث تکمیلی در جاوا و کاتلین
• 77. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا
• 78. ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
• 79. اصول طراحی نرم‌افزار
• 80. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 81. تست‌نویسی در Spring Boot
• 82. مدیریت خطا و استثناء
• 83. اصول برنامه‌نویسی تابعی
• 84. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 85. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 86. مدیریت پیکربندی در برنامه‌های توزیع‌شده
• 87. امنیت در میکروسرویس‌ها
• 88. پایش و لاگ‌گیری در برنامه‌های توزیع‌شده
• 89. آشنایی با ابزارهای DevOps
• 90. استقرار مداوم (Continuous Deployment)
• 91. ساخت و انتشار Docker Image
• 92. استقرار برنامه‌ها در Kubernetes
• 93. مدیریت منابع در ابر
• 94. آشنایی با مفاهیم Cloud Native
• 95. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 96. مبانی حاکمیت داده (Data Governance)
• 97. اصول شفافیت در هوش مصنوعی
• 98. قابلیت تفسیر مدل‌های هوش مصنوعی
• 99. مدل‌های توضیح‌پذیر هوش مصنوعی (XAI)
• 100. پیاده‌سازی XAI در Spring AI