اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های کاری هوشمند با مدل‌های زبانی در TypeScript

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های کاری هوشمند با مدل‌های زبانی در TypeScript

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: برنامه نویسی پیشرفته با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 2. اصول زبان برنامه‌نویسی TypeScript
• 3. ساختارهای داده پیشرفته در TypeScript
• 4. الگوریتم‌های کلیدی در توسعه نرم‌افزار
• 5. مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی
• 6. یادگیری ماشین و انواع آن
• 7. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 8. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. مبانی معماری عامل‌های هوشمند
• 11. طراحی جریان‌های کاری (Workflows)
• 12. مفهوم هماهنگی (Coordination) در عامل‌ها
• 13. مقدمه‌ای بر OpenAI API
• 14. اصول تعامل با مدل‌های زبانی
• 15. کاربرد TypeScript در توسعه عامل‌های هوشمند
• 16. ساخت عامل‌های مستقل
• 17. طراحی رابط‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 18. مدیریت وضعیت (State Management) در عامل‌ها
• 19. پیاده‌سازی صف‌های پیام (Message Queues)
• 20. الگوهای طراحی برای عامل‌های توزیع‌شده
• 21. تکنیک‌های همگام‌سازی (Synchronization)
• 22. مدیریت خطا و بازیابی در عامل‌ها
• 23. استانداردهای امنیتی در توسعه هوش مصنوعی
• 24. اصول داده‌کاوی و تحلیل داده
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 26. کاربرد یادگیری تقویتی در عامل‌ها
• 27. طراحی پاداش (Reward Design)
• 28. مدل‌سازی محیط (Environment Modeling)
• 29. استراتژی‌های یادگیری تقویتی
• 30. تکنیک‌های جستجو و برنامه‌ریزی
• 31. کاربرد مدل‌های زبانی در برنامه‌ریزی
• 32. تکنیک‌های استنتاج (Inference) در عامل‌ها
• 33. مدیریت دانش (Knowledge Management)
• 34. پایگاه‌های دانش و نمایش دانش
• 35. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 36. ادغام مدل‌های زبانی با پایگاه‌های دانش
• 37. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 38. تولید متن خلاقانه و کاربردی
• 39. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 40. ترجمه ماشینی با مدل‌های پیشرفته
• 41. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 42. تشخیص و طبقه‌بندی موضوعات
• 43. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 44. پیاده‌سازی توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 45. پیاده‌سازی توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری
• 46. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 48. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 49. طراحی پرامپت برای وظایف خاص
• 50. ارزیابی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها
• 51. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
• 52. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 53. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 54. حریم خصوصی در داده‌های هوش مصنوعی
• 55. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی
• 56. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 57. حملات متقابل (Adversarial Attacks)
• 58. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده
• 59. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 60. استفاده از میکروسرویس‌ها
• 61. مدیریت کانتینرها (Docker)
• 62. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
• 63. تکنیک‌های مانیتورینگ و لاگینگ
• 64. عیب‌یابی سیستم‌های توزیع‌شده
• 65. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL
• 66. پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
• 67. کاربرد پایگاه‌های داده گراف در عامل‌ها
• 68. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 69. مدل‌های تبدیل‌کننده (Transformers)
• 70. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 71. کاربرد ترنسفورمرها در وظایف NLP
• 72. تکنیک‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
• 73. آموزش مدل‌های زبانی سفارشی
• 74. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 76. کاربرد یادگیری فدرال در عامل‌های هوشمند
• 77. تکنیک‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 78. پیاده‌سازی سیستم‌های CI/CD برای هوش مصنوعی
• 79. استفاده از ابزارهای اتوماسیون تست
• 80. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
• 81. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی (Production)
• 82. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 83. بروزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 84. مباحث پیشرفته در معماری عامل‌ها
• 85. طراحی عامل‌های خودتکامل (Self-evolving Agents)
• 86. سیستم‌های چندعاملی (Multi-agent Systems)
• 87. تعاملات پیچیده بین عامل‌ها
• 88. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در علوم داده
• 90. تحلیل داده‌های بزرگ با هوش مصنوعی
• 91. پیش‌بینی روندهای بازار
• 92. بهینه‌سازی فرآیندها با هوش مصنوعی
• 93. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در دستگاه‌های هوشمند
• 95. توسعه نرم‌افزارهای کاربردی با هوش مصنوعی
• 96. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 97. طراحی و پیاده‌سازی یک عامل هوشمند پیشرفته
• 98. ارزیابی جامع جریان کاری هوشمند
• 99. آینده توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 100. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی