اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت ابزارهای هوشمند با Semantic Kernel و C#
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت ابزارهای هوشمند با Semantic Kernel و C#
موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرمافزار
موضوع میانی: توسعه با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار
- 2. مقدمهای بر Semantic Kernel
- 3. نصب و راهاندازی محیط توسعه C#
- 4. آشنایی با ساختار Semantic Kernel
- 5. مفهوم Kernel و Orchestration
- 6. کاربرد توابع (Functions) در Semantic Kernel
- 7. ایجاد اولین تابع سفارشی
- 8. مدیریت ورودی و خروجی توابع
- 9. مفهوم Planner و برنامهریزی وظایف
- 10. انواع Planner ها در Semantic Kernel
- 11. استفاده از Planner برای اجرای خودکار وظایف
- 12. مفهوم Plugin و افزونهها
- 13. انواع Plugin ها در Semantic Kernel
- 14. ایجاد Plugin های مبتنی بر توابع
- 15. اتصال Plugin ها به Kernel
- 16. مدیریت Plugin ها در Kernel
- 17. آشنایی با مدلهای زبان بزرگ (LLMs)
- 18. اتصال Semantic Kernel به مدلهای OpenAI
- 19. تنظیمات و پارامترهای مدلهای زبان
- 20. پرسش و پاسخ با مدلهای زبان
- 21. خلاصهسازی متون با Semantic Kernel
- 22. ترجمه متون با استفاده از LLMs
- 23. تولید محتوا با Semantic Kernel
- 24. کاربرد Semantic Kernel در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 25. تحلیل احساسات متون
- 26. شناسایی موجودیتهای نامگذاری شده (NER)
- 27. دستهبندی متون
- 28. استفاده از Embedding ها در Semantic Kernel
- 29. ذخیرهسازی و بازیابی Embedding ها
- 30. جستجوی معنایی با استفاده از Embedding ها
- 31. مفهوم Vector Database
- 32. اتصال Semantic Kernel به Vector Database
- 33. استفاده از Semantic Kernel برای ساخت Chatbot
- 34. طراحی جریان مکالمه در Chatbot
- 35. مدیریت حافظه در Chatbot
- 36. ارزیابی عملکرد Chatbot
- 37. مفاهیم پیشرفته در Semantic Kernel
- 38. مدیریت خطا و استثنائات
- 39. امنیت در Semantic Kernel
- 40. اصول مهندسی Prompt
- 41. بهینهسازی Prompt ها
- 42. مفهوم RAG (Retrieval Augmented Generation)
- 43. پیادهسازی RAG با Semantic Kernel
- 44. استفاده از Semantic Kernel برای اتوماسیون فرآیندها
- 45. ادغام Semantic Kernel با سرویسهای ابری مایکروسافت
- 46. ساخت Plugin های پیشرفته
- 47. کاربرد Semantic Kernel در تحلیل داده
- 48. تولید گزارشهای خودکار
- 49. شناسایی الگوها در دادهها
- 50. مفهوم Agent ها در هوش مصنوعی
- 51. پیادهسازی Agent ها با Semantic Kernel
- 52. ارتباط Agent ها با یکدیگر
- 53. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
- 54. مسئولیتپذیری در توسعه هوش مصنوعی
- 55. حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی
- 56. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
- 57. آینده هوش مصنوعی و توسعه نرمافزار
- 58. کاربرد Semantic Kernel در توسعه بازی
- 59. تولید محتوای داستانی برای بازی
- 60. طراحی شخصیتهای هوشمند در بازی
- 61. بهینهسازی عملکرد بازی با هوش مصنوعی
- 62. مفهوم Reinforcement Learning
- 63. کاربرد Reinforcement Learning در Semantic Kernel
- 64. توسعه ابزارهای هوش مصنوعی خلاق
- 65. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
- 66. تولید تصاویر با هوش مصنوعی
- 67. تولید کد با هوش مصنوعی
- 68. استفاده از Semantic Kernel در برنامههای کاربردی سازمانی
- 69. مدیریت دانش با هوش مصنوعی
- 70. اتوماسیون پشتیبانی مشتریان
- 71. تجزیه و تحلیل رفتار کاربران
- 72. مفهوم MLOps (Machine Learning Operations)
- 73. پیادهسازی MLOps برای پروژههای Semantic Kernel
- 74. استانداردهای کدنویسی در پروژههای هوش مصنوعی
- 75. مستندسازی پروژههای هوش مصنوعی
- 76. آزمون و ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی
- 77. مدیریت نسخههای مدلهای هوش مصنوعی
- 78. استفاده از Semantic Kernel برای توسعه ابزارهای آموزشی
- 79. شخصیسازی محتوای آموزشی
- 80. ارزیابی پیشرفت یادگیرندگان
- 81. ساخت سیستمهای پیشنهاددهنده
- 82. مفهوم Federated Learning
- 83. کاربرد Federated Learning در Semantic Kernel
- 84. حفظ دادهها در یادگیری توزیعشده
- 85. استانداردهای امنیتی در هوش مصنوعی
- 86. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
- 87. مسائل حقوقی در توسعه هوش مصنوعی
- 88. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی
- 89. همکاری با متخصصان هوش مصنوعی
- 90. یادگیری مستمر در حوزه هوش مصنوعی
- 91. کاربردهای نوآورانه Semantic Kernel
- 92. ساخت ابزارهای پیشبینی
- 93. تحلیل روندهای بازار
- 94. شناسایی فرصتهای جدید
- 95. توسعه ابزارهای خودکارسازی پیچیده
- 96. مدیریت منابع با هوش مصنوعی
- 97. بهینهسازی مصرف انرژی
- 98. دستیارهای هوشمند شخصی
- 99. طراحی سیستمهای هوشمند شهری
- 100. تحلیل دادههای کلان شهری
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.