اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تولید کد با بازیابی پیشرفته (RAG) در هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تولید کد با بازیابی پیشرفته (RAG) در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تولید کد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. معماری‌های عمیق یادگیری
• 6. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. مدل‌های زبانی سنتی
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 9. مقدمه‌ای بر تولید کد با هوش مصنوعی
• 10. کاربرد یادگیری ماشین در تولید کد
• 11. چالش‌های تولید کد با هوش مصنوعی
• 12. مفهوم بازیابی پیشرفته (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
• 13. نحوه عملکرد RAG
• 14. اجزای کلیدی سیستم RAG
• 15. بازیابی اطلاعات مرتبط
• 16. تولید متن با استفاده از اطلاعات بازیابی شده
• 17. کاربرد RAG در تولید کد
• 18. ساخت پایگاه دانش کد
• 19. نمایه‌سازی و جستجو در پایگاه دانش کد
• 20. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تولید کد
• 21. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف تولید کد
• 22. فریم‌ورک‌های RAG برای تولید کد
• 23. پیاده‌سازی سیستم RAG با استفاده از فریم‌ورک‌ها
• 24. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های کد
• 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های کد
• 26. آموزش مدل بازیابی
• 27. ارزیابی مدل بازیابی
• 28. آموزش مدل تولید کننده کد
• 29. تنظیم پارامترهای مدل تولید کننده
• 30. ارزیابی خروجی کد تولید شده
• 31. معیارهای ارزیابی تولید کد
• 32. تست واحد برای کد تولید شده
• 33. اشکال‌زدایی کد تولید شده
• 34. بهینه‌سازی عملکرد سیستم RAG
• 35. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 36. امنیت در سیستم‌های تولید کد
• 37. اخلاق در تولید کد با هوش مصنوعی
• 38. مسئولیت‌پذیری در قبال کد تولید شده
• 39. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های برنامه‌نویسی
• 40. زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد
• 41. مفاهیم پایه‌ای در برنامه‌نویسی
• 42. ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
• 43. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 44. انواع پایگاه‌های داده
• 45. اصول طراحی پایگاه داده
• 46. کوئری‌نویسی در پایگاه‌های داده
• 47. مفاهیم شبکه‌های کامپیوتری
• 48. پروتکل‌های ارتباطی
• 49. امنیت شبکه
• 50. مقدمه‌ای بر توسعه وب
• 51. فناوری‌های فرانت‌اند
• 52. فناوری‌های بک‌اند
• 53. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 54. اصول طراحی تجربه کاربری (UX)
• 55. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 56. الگوهای طراحی نرم‌افزار
• 57. متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار
• 58. مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 59. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار
• 60. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 61. تضمین کیفیت نرم‌افزار
• 62. تست نرم‌افزار
• 63. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
• 64. مفاهیم رمزنگاری
• 65. امنیت برنامه‌های کاربردی
• 66. امنیت زیرساخت‌های فناوری اطلاعات
• 67. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 68. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 69. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 70. قوانین وابستگی
• 71. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 72. معماری‌های GAN
• 73. کاربرد GAN در تولید محتوا
• 74. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
• 75. الگوریتم‌های Q-learning
• 76. الگوریتم‌های Policy Gradient
• 77. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 78. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 79. الگوریتم‌های تشخیص اشیاء
• 80. الگوریتم‌های تقسیم‌بندی تصویر
• 81. کاربرد پردازش تصویر در پزشکی
• 82. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. فیلترینگ مشارکتی
• 84. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 85. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
• 86. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین
• 87. قراردادهای هوشمند
• 88. کاربرد بلاک‌چین در امور مالی
• 89. امنیت و حریم خصوصی در بلاک‌چین
• 90. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری
• 91. انواع خدمات ابری
• 92. مزایای محاسبات ابری
• 93. امنیت در محیط ابری
• 94. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 95. معماری سیستم‌های IoT
• 96. امنیت در دستگاه‌های IoT
• 97. کاربرد IoT در صنایع مختلف
• 98. مقدمه‌ای بر واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR)
• 99. تکنولوژی‌های AR و VR
• 100. کاربرد AR و VR در آموزش