اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند و چت‌بات‌های پیشرفته با Google Cloud Vertex AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند و چت‌بات‌های پیشرفته با Google Cloud Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پلتفرم‌های ابری

موضوع میانی: توسعهٔ ابزارهای هوشمند با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پلتفرم‌های ابری
• 2. آشنایی با Google Cloud و خدمات ابری آن
• 3. معرفی Vertex AI و قابلیت‌های آن
• 4. مبانی توسعهٔ اپلیکیشن‌های هوشمند
• 5. مفاهیم اولیهٔ چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 6. آشنایی با Agent Builder در Vertex AI
• 7. اصول طراحی و معماری سیستم‌های هوشمند
• 8. مراحل ساخت یک اپلیکیشن هوشمند
• 9. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. معرفی Gemini Enterprise و ویژگی‌های آن
• 11. کاربرد Gemini Enterprise در توسعهٔ اپلیکیشن‌ها
• 12. ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر جستجو با Vertex AI
• 13. بهینه‌سازی نتایج جستجو با هوش مصنوعی
• 14. مفاهیم پایهٔ پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 15. استفاده از NLP در ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند
• 16. طراحی رابط کاربری (UI) و تجربهٔ کاربری (UX) برای اپلیکیشن‌های هوشمند
• 17. تست و ارزیابی اپلیکیشن‌های هوشمند
• 18. مراحل استقرار (Deployment) اپلیکیشن‌های هوشمند
• 19. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای توسعهٔ هوش مصنوعی
• 20. امنیت در پلتفرم‌های ابری و اپلیکیشن‌های هوشمند
• 21. مدیریت داده‌ها در محیط ابری برای هوش مصنوعی
• 22. آشنایی با انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 23. ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud
• 24. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 25. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 26. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
• 27. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 28. مقدمه بر مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 31. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 32. استفاده از Vertex AI برای آموزش مدل‌های سفارشی
• 33. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 34. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 35. مقدمه‌ای بر ساخت اپلیکیشن‌های گفتگو
• 36. طراحی جریان مکالمه (Conversation Flow)
• 37. مدیریت وضعیت مکالمه (Conversation State Management)
• 38. استفاده از Intent Recognition و Entity Extraction
• 39. ساخت پاسخ‌های پویا و سفارشی
• 40. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های خارجی
• 41. مقدمه بر مفهوم عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents)
• 42. طراحی عامل‌های هوشمند چندوجهی
• 43. مدیریت تعاملات بین عامل‌ها
• 44. مفهوم چند عاملی (Multi-Agent)
• 45. طراحی سیستم‌های چند عاملی
• 46. هماهنگی و همکاری بین عامل‌ها
• 47. حل تعارض در سیستم‌های چند عاملی
• 48. کاربرد سیستم‌های چند عاملی در سناریوهای واقعی
• 49. مقدمه بر ابزارهای توسعهٔ Agent Builder
• 50. تنظیمات اولیهٔ Agent Builder
• 51. ساخت پایگاه دانش (Knowledge Base)
• 52. اتصال پایگاه دانش به Agent Builder
• 53. استفاده از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
• 54. تنظیمات جستجو در Agent Builder
• 55. بهینه‌سازی پاسخ‌های جستجو
• 56. معرفی قابلیت‌های پیشرفتهٔ Agent Builder
• 57. ساخت اپلیکیشن‌های پرسش و پاسخ
• 58. ساخت دستیارهای مجازی برای خدمات مشتری
• 59. ساخت ربات‌های چت برای پشتیبانی فنی
• 60. ساخت اپلیکیشن‌های آموزشی هوشمند
• 61. ساخت اپلیکیشن‌های خلاقانه با هوش مصنوعی
• 62. مقدمه بر Gemini Enterprise برای توسعه‌دهندگان
• 63. قابلیت‌های مولد Gemini Enterprise
• 64. تولید محتوا با Gemini Enterprise
• 65. ترجمهٔ ماشینی با Gemini Enterprise
• 66. خلاصه‌سازی متن با Gemini Enterprise
• 67. پاسخ به سوالات پیچیده با Gemini Enterprise
• 68. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ اپلیکیشن‌های هوشمند
• 69. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 70. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 71. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 72. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 73. استانداردهای امنیتی در توسعهٔ ابری
• 74. مدیریت هزینه‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 75. پایش عملکرد اپلیکیشن‌های هوشمند
• 76. به‌روزرسانی و نگهداری اپلیکیشن‌های هوشمند
• 77. معرفی ابزارهای مانیتورینگ در Google Cloud
• 78. مدیریت چرخهٔ عمر اپلیکیشن‌های هوشمند
• 79. آشنایی با بهترین شیوه‌ها در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 80. مطالعات موردی (Case Studies) موفق در زمینهٔ هوش مصنوعی
• 81. آیندهٔ هوش مصنوعی و پلتفرم‌های ابری
• 82. توسعهٔ پایدار در هوش مصنوعی
• 83. نوآوری در اپلیکیشن‌های هوشمند
• 84. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانونی و شرعی در توسعهٔ نرم‌افزار
• 85. رعایت موازین اسلامی در طراحی اپلیکیشن‌ها
• 86. امنیت اطلاعات و حریم خصوصی در چارچوب شرعی
• 87. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 88. ملاحظات فرهنگی در طراحی اپلیکیشن‌های ایرانی
• 89. تولید محتوای سازگار با ارزش‌های اسلامی
• 90. استفاده از منابع علمی معتبر و بومی
• 91. ارزیابی انطباق با قوانین داخلی
• 92. مستندسازی فرآیند توسعه با رویکرد انطباق
• 93. آشنایی با نهادهای ناظر بر محتوای دیجیتال
• 94. مبانی حقوقی مالکیت فکری در فضای دیجیتال
• 95. اصول همکاری با نهادهای نظارتی
• 96. مدیریت ریسک‌های حقوقی و امنیتی
• 97. تعهد به رعایت قوانین جاری کشور
• 98. فرهنگ‌سازی برای توسعهٔ مسئولانهٔ نرم‌افزار