اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت برنامه‌های هوشمند با Quarkus و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با Quarkus و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای هوشمند با جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
• 2. اصول توسعه نرم‌افزار با جاوا
• 3. معرفی فریم‌ورک Quarkus
• 4. مزایای استفاده از Quarkus در توسعه برنامه‌ها
• 5. راه اندازی محیط توسعه Quarkus
• 6. اولین برنامه با Quarkus
• 7. مفاهیم پایه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 8. معماری LLM ها
• 9. کاربرد LLM ها در نرم‌افزارها
• 10. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 11. تفاوت LLM ها با مدل‌های سنتی هوش مصنوعی
• 12. مبانی یادگیری ماشین برای LLM ها
• 13. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. کاربرد NLP در LLM ها
• 15. مدل‌های زبانی در جاوا
• 16. کتابخانه‌های جاوا برای LLM ها
• 17. یکپارچه‌سازی LLM با برنامه‌های جاوا
• 18. استفاده از API های LLM
• 19. مدیریت درخواست‌ها به LLM ها
• 20. پاسخ‌دهی به درخواست‌ها از LLM ها
• 21. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها برای LLM ها
• 22. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده گراف
• 23. استفاده از پایگاه داده گراف در LLM ها
• 24. یکپارچه‌سازی پایگاه داده گراف با Quarkus
• 25. توسعه برنامه‌های تعاملی با LLM
• 26. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های هوشمند
• 27. مدیریت وضعیت در برنامه‌های تعاملی
• 28. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های هوشمند
• 29. اصول امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 30. مدیریت دسترسی در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 31. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 32. حریم خصوصی داده‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 33. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 34. اصول بانکداری بدون ربا در توسعه نرم‌افزار
• 35. کاربرد عقود اسلامی در سیستم‌های مالی
• 36. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها (مطابق قوانین)
• 37. توسعه برنامه‌های مالی با Quarkus و LLM
• 38. معرفی چارچوب‌های توسعه وب در Quarkus
• 39. ساخت RESTful API با Quarkus
• 40. مدیریت وابستگی‌ها در Quarkus
• 41. استفاده از CDI در Quarkus
• 42. پیاده‌سازی Observer Pattern در Quarkus
• 43. توسعه برنامه‌های Real-time با Quarkus
• 44. مقدمه‌ای بر Microservices
• 45. طراحی Microservices با Quarkus
• 46. ارتباط بین Microservices
• 47. امنیت در Microservices
• 48. مدیریت تراکنش در Microservices
• 49. استفاده از Kafka با Quarkus
• 50. پیاده‌سازی Event-driven Architecture
• 51. مقدمه‌ای بر Docker و Kubernetes
• 52. استقرار برنامه‌های Quarkus با Docker
• 53. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
• 54. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد در Quarkus
• 55. مانیتورینگ برنامه‌های Quarkus
• 56. لاگ‌گیری متمرکز در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 57. استفاده از ابزارهای تحلیل کد
• 58. مقدمه‌ای بر CI/CD
• 59. پیاده‌سازی CI/CD برای برنامه‌های Quarkus
• 60. توسعه برنامه‌های کاربردی تجاری با هوش مصنوعی
• 61. کاربرد LLM در تحلیل داده‌های تجاری
• 62. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و LLM
• 64. کاربرد LLM در پردازش تصویر
• 65. توسعه ابزارهای تولید محتوا
• 66. مدیریت دانش با LLM
• 67. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 68. اصول طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 69. توسعه دستیارهای مجازی
• 70. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 71. کاربرد یادگیری تقویتی در LLM ها
• 72. توسعه بازی‌های هوشمند
• 73. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی تخصصی
• 74. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 75. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 76. اصول مهندسی Prompt
• 77. بهینه‌سازی Prompt ها برای کاربردهای مختلف
• 78. مدیریت چندین مدل زبانی
• 79. استفاده از Vector Databases
• 80. یکپارچه‌سازی Vector Databases با Quarkus
• 81. توسعه برنامه‌های جستجوی معنایی
• 82. تحلیل احساسات با LLM ها
• 83. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 84. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 85. ترجمه ماشینی با LLM ها
• 86. توسعه ابزارهای آموزشی هوشمند
• 87. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 88. ارزیابی دانش فراگیران
• 89. توسعه برنامه‌های سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی (با رویکرد رسمی)
• 90. ملاحظات حقوقی و شرعی در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 91. کاربرد LLM در خدمات دولتی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 92. توسعه ابزارهای تحلیلگر داده‌های اقتصادی
• 93. مطالعات موردی موفق در حوزه هوش مصنوعی
• 94. آینده هوش مصنوعی و LLM ها
• 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعه هوش مصنوعی