اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت دستیارهای هوشمند مکالمه‌محور با استفاده از Microsoft PromptFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوشمند مکالمه‌محور با استفاده از Microsoft PromptFlow

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دستیارهای هوشمند مکالمه‌محور
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی
• 3. مفهوم و کاربردهای PromptFlow
• 4. نصب و پیکربندی Microsoft PromptFlow
• 5. آشنایی با محیط توسعه PromptFlow
• 6. ایجاد جریان‌های کاری (Flows) در PromptFlow
• 7. مبانی ساخت اپلیکیشن‌های مکالمه‌محور
• 8. کار با داده‌های متنی و اسناد PDF
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. انتخاب مدل زبانی مناسب برای کاربردها
• 11. بهینه‌سازی پرسش‌ها (Prompt Engineering)
• 12. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 13. مفهوم Embeddings و کاربرد آن
• 14. ایجاد Embeddings برای متون PDF
• 15. ذخیره‌سازی Embeddings در پایگاه داده برداری
• 16. مبانی پایگاه‌های داده برداری
• 17. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
• 18. اتصال PromptFlow به پایگاه داده برداری
• 19. بازیابی اطلاعات مرتبط از پایگاه داده برداری
• 20. مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG)
• 21. پیاده‌سازی RAG در PromptFlow
• 22. ساخت پرسش‌گر هوشمند برای PDF
• 23. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های هوش مصنوعی
• 24. مبانی ارزیابی مدل‌های زبانی
• 25. معیارهای کمی و کیفی ارزیابی
• 26. ابزارهای ارزیابی در PromptFlow
• 27. تنظیم پارامترهای مدل زبانی
• 28. بهبود دقت و ارتباط پاسخ‌ها
• 29. مدیریت حافظه در مکالمات هوشمند
• 30. تکنیک‌های حفظ تاریخچه مکالمه
• 31. پیاده‌سازی حافظه در PromptFlow
• 32. کار با انواع مختلف اسناد (غیر از PDF)
• 33. پردازش اسناد با ساختار پیچیده
• 34. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
• 35. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 36. تولید محتوا بر اساس اسناد
• 37. ساخت چت‌بات‌های تخصصی
• 38. کاربرد در حوزه آموزش و پژوهش
• 39. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
• 40. کاربرد در حوزه حقوقی و قضایی
• 41. کاربرد در حوزه پزشکی و سلامت
• 42. ملاحظات امنیتی در دستیارهای هوشمند
• 43. حفاظت از داده‌های حساس کاربران
• 44. پیاده‌سازی مکانیزم‌های احراز هویت
• 45. مدیریت دسترسی‌ها در PromptFlow
• 46. اصول طراحی رابط کاربری برای چت‌بات‌ها
• 47. تجربه کاربری (UX) در اپلیکیشن‌های مکالمه‌محور
• 48. تست و اشکال‌زدایی جریان‌های کاری
• 49. بهینه‌سازی عملکرد و سرعت PromptFlow
• 50. مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های مکالمه‌محور
• 51. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 52. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 53. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 54. معماری‌های پیشرفته مدل‌های زبانی
• 55. مفهوم Fine-tuning مدل‌های زبانی
• 56. آموزش مدل‌های زبانی بر روی داده‌های سفارشی
• 57. کاربرد Fine-tuning در PromptFlow
• 58. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های PromptFlow
• 59. استفاده از Git برای کنترل نسخه
• 60. یکپارچه‌سازی با ابزارهای CI/CD
• 61. مباحث پیشرفته در RAG
• 62. بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات
• 63. استفاده از تکنیک‌های Re-ranking
• 64. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 65. کاربرد مدل‌های چندوجهی در PromptFlow
• 66. پردازش تصاویر و صدا در کنار متن
• 67. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 68. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 69. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی هوش مصنوعی
• 70. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
• 71. امنیت سایبری در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 72. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها
• 73. رمزنگاری و حفاظت از اطلاعات
• 74. مدیریت ریسک‌های امنیتی
• 75. ارزیابی امنیتی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 76. استانداردهای توسعه نرم‌افزار ایمن
• 77. ملاحظات حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 78. مالکیت معنوی محتوای تولیدی هوش مصنوعی
• 79. مسئولیت قانونی خطاها و سوءاستفاده‌ها
• 80. دیپلماسی سایبری و همکاری‌های بین‌المللی
• 81. آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 82. روندهای نوظهور در حوزه LLMs
• 83. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
• 84. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 85. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 86. اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی
• 87. آموزش و توسعه مهارت‌های مورد نیاز
• 88. پروژه‌های عملی و کاربردی با PromptFlow
• 89. ساخت یک دستیار هوشمند شخصی‌سازی شده
• 90. طراحی یک سیستم پرسش و پاسخ پیشرفته
• 91. پیاده‌سازی یک موتور جستجوی معنایی
• 92. توسعه یک ابزار خلاصه‌سازی خودکار
• 93. ساخت یک سیستم تولید محتوای خلاقانه
• 94. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ابری
• 95. بهینه‌سازی نهایی جریان‌های کاری
• 96. مستندسازی پروژه و اشتراک‌گذاری
• 97. گزارش‌دهی و تحلیل نتایج پروژه
• 98. برنامه‌ریزی برای توسعه آتی
• 99. جمع‌بندی و نگاه به آینده