اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت برنامه‌های هوشمند با هوش مصنوعی مولد با Kotlin و Spring AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با هوش مصنوعی مولد با Kotlin و Spring AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی مولد در توسعه برنامه‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی توسعه نرم‌افزار با جاوا/کاتلین
• 3. آشنایی با Spring Boot و Spring AI
• 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 5. اولین برنامه کاربردی با Spring AI
• 6. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی مولد
• 7. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 8. کار با مدل‌های زبانی پایه
• 9. تولید متن با استفاده از LLM
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 11. مقدمه‌ای بر LangChain4j
• 12. مفاهیم پایه LangChain4j
• 13. زنجیره‌های (Chains) در LangChain4j
• 14. مدیریت پرامپت‌ها (Prompt Management)
• 15. کار با ابزارها (Tools) در LangChain4j
• 16. اجرای توابع خارجی در LangChain4j
• 17. حافظه (Memory) در LangChain4j
• 18. مدیریت تاریخچه مکالمات
• 19. انواع حافظه در LangChain4j
• 20. کار با پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Databases)
• 21. مفهوم Embedding و Vectorization
• 22. نصب و راه‌اندازی پایگاه داده برداری
• 23. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها
• 24. جستجوی شباهت (Similarity Search)
• 25. کار با LangChain4j و پایگاه داده برداری
• 26. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 27. معماری ربات‌های گفتگو
• 28. پیاده‌سازی ربات گفتگو با Spring AI
• 29. مدیریت وضعیت در ربات گفتگو
• 30. استفاده از LangChain4j برای ساخت ربات گفتگو
• 31. تولید محتوا با هوش مصنوعی مولد
• 32. تولید مقالات و پست‌های وبلاگ
• 33. تولید توضیحات محصول
• 34. تولید کد برنامه‌نویسی
• 35. تولید محتوای خلاقانه
• 36. خلاصه‌سازی متن با هوش مصنوعی
• 37. الگوریتم‌های خلاصه‌سازی
• 38. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با Spring AI
• 39. خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 40. استفاده از LangChain4j برای خلاصه‌سازی
• 41. ترجمه ماشینی با هوش مصنوعی
• 42. مبانی ترجمه ماشینی
• 43. پیاده‌سازی ترجمه با Spring AI
• 44. ترجمه بین زبان‌های مختلف
• 45. استفاده از LangChain4j برای ترجمه
• 46. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
• 47. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 48. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 49. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 50. استفاده از Spring AI برای NLP
• 51. استفاده از LangChain4j برای NLP
• 52. توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند
• 53. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 54. پردازش تصویر با هوش مصنوعی مولد
• 55. تولید تصویر از متن
• 56. ویرایش تصویر با هوش مصنوعی
• 57. کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌سازی
• 58. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 59. پردازش گفتار و تبدیل آن به متن
• 60. تبدیل متن به گفتار
• 61. امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد
• 62. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 63. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 64. مدیریت خطا در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 65. تست و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 66. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی
• 67. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 68. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی (Deployment)
• 69. استفاده از Docker برای استقرار
• 70. استقرار در محیط‌های ابری (Cloud)
• 71. مانیتورینگ برنامه‌های هوش مصنوعی
• 72. مقدمه‌ای بر LangChain (نسخه Python)
• 73. تفاوت‌های LangChain و LangChain4j
• 74. کاربرد LangChain در پروژه‌های پیچیده
• 75. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی مولد
• 76. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 77. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 78. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 79. معماری‌های پیشرفته شبکه عصبی
• 80. مفاهیم آماری مرتبط با هوش مصنوعی
• 81. ریاضیات پایه برای هوش مصنوعی
• 82. جبر خطی در هوش مصنوعی
• 83. حساب دیفرانسیل و انتگرال در هوش مصنوعی
• 84. مبانی یادگیری ماشین
• 85. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 86. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 87. پیش‌پردازش داده‌ها
• 88. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 89. کار با داده‌های حجیم (Big Data)
• 90. ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
• 91. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 92. تکنیک‌های داده‌کاوی
• 93. کاربرد داده‌کاوی در کسب و کار
• 94. آینده هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار
• 95. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 96. هوش مصنوعی و اتوماسیون فرآیندها
• 97. نقش برنامه‌نویسان در عصر هوش مصنوعی
• 98. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 99. ملاحظات حقوقی و مالکیتی در هوش مصنوعی
• 100. استانداردهای توسعه نرم‌افزار