اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی توسعه برنامه‌های هوشمند با Semantic Kernel و C#

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه برنامه‌های هوشمند با Semantic Kernel و C#

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی و ابزارهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر Semantic Kernel
• 3. نصب و راه‌اندازی Semantic Kernel
• 4. مفاهیم کلیدی Semantic Kernel
• 5. کاشتن (Prompting) در Semantic Kernel
• 6. ساخت توابع (Functions) در Semantic Kernel
• 7. مدیریت توابع و پلاگین‌ها
• 8. ارتباط با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 9. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
• 10. کاربرد توابع در سناریوهای مختلف
• 11. پلاگین‌های آماده در Semantic Kernel
• 12. ساخت پلاگین‌های سفارشی
• 13. مدیریت وضعیت (State Management) در Semantic Kernel
• 14. حافظه (Memory) در Semantic Kernel
• 15. انواع حافظه در Semantic Kernel
• 16. کاربرد حافظه در برنامه‌های هوشمند
• 17. استفاده از توکن‌های هوشمند (Intents)
• 18. طراحی جریان‌های کاری (Workflows)
• 19. ساخت ربات‌های مکالمه‌ای (Chatbots)
• 20. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های مایکروسافت
• 21. کاربرد Semantic Kernel در Azure
• 22. استفاده از Azure OpenAI Service
• 23. توسعه پلاگین برای Azure Cognitive Services
• 24. مدیریت منابع در Azure
• 25. مبانی یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان
• 26. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 27. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
• 28. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 32. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 33. تکنیک‌های پردازش متن
• 34. مدل‌های زبانی مدرن
• 35. کاربرد مدل‌های زبانی در Semantic Kernel
• 36. پلاگین‌های پردازش زبان طبیعی
• 37. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 38. خلاصه‌سازی متن
• 39. ترجمه ماشینی
• 40. تولید متن خلاقانه
• 41. کاربرد Semantic Kernel در تولید محتوا
• 42. ساخت ابزارهای نویسندگی هوشمند
• 43. توسعه ابزارهای ترجمه پیشرفته
• 44. استفاده از Semantic Kernel برای پرسش و پاسخ
• 45. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 46. کاربرد Semantic Kernel در تحلیل داده
• 47. تجزیه و تحلیل داده‌های متنی
• 48. استفاده از Semantic Kernel برای پیش‌بینی
• 49. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 50. چرخه عمر توسعه نرم‌افزار هوشمند
• 51. اصول طراحی سیستم‌های هوشمند
• 52. معماری نرم‌افزارهای هوشمند
• 53. امنیت در سیستم‌های هوشمند
• 54. حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
• 55. اخلاق در هوش مصنوعی
• 56. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 57. تست و ارزیابی نرم‌افزارهای هوشمند
• 58. بهینه‌سازی عملکرد نرم‌افزارهای هوشمند
• 59. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 60. مدیریت خطا در سیستم‌های هوشمند
• 61. مقدمه‌ای بر C# برای هوش مصنوعی
• 62. ساختار زبان C#
• 63. انواع داده‌ها در C#
• 64. دستورات کنترلی در C#
• 65. توابع و متدها در C#
• 66. مفاهیم شی‌گرایی در C#
• 67. کلاس‌ها و اشیاء در C#
• 68. وراثت و پلی‌مورفیسم در C#
• 69. واسط‌ها (Interfaces) در C#
• 70. مدیریت حافظه در C# (Garbage Collection)
• 71. کار با فایل‌ها در C#
• 72. مقدمه‌ای بر LINQ در C#
• 73. استفاده از LINQ برای کار با داده‌ها
• 74. اصول برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming) در C#
• 75. async و await در C#
• 76. کار با Task در C#
• 77. مقدمه‌ای بر ASP.NET Core
• 78. ساخت API با ASP.NET Core
• 79. پیاده‌سازی سرویس‌های وب
• 80. امنیت در ASP.NET Core
• 81. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 82. کار با SQL Server در C#
• 83. استفاده از Entity Framework Core
• 84. طراحی پایگاه داده برای برنامه‌های هوشمند
• 85. اصول مهندسی نرم‌افزار
• 86. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 87. الگوهای طراحی رایج در C#
• 88. استفاده از الگوهای طراحی در Semantic Kernel
• 89. مقدمه‌ای بر DevOps
• 90. یکپارچه‌سازی مداوم (CI)
• 91. تحویل مداوم (CD)
• 92. استفاده از ابزارهای CI/CD برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 93. مقدمه‌ای بر تست واحد (Unit Testing)
• 94. نوشتن تست‌های واحد برای پلاگین‌ها
• 95. مقدمه‌ای بر تست ادغام (Integration Testing)
• 96. نوشتن تست‌های ادغام برای Semantic Kernel
• 97. مقدمه‌ای بر ابزارهای مانیتورینگ
• 98. مانیتورینگ عملکرد برنامه‌های هوشمند
• 99. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
• 100. بهبود مستمر سیستم‌های هوشمند