اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت اپلیکیشن‌های وب هوشمند با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن‌های وب هوشمند با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در توسعهٔ وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعهٔ وب هوشمند
• 2. مبانی هوش مصنوعی در توسعهٔ نرم‌افزار
• 3. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 4. معرفی Claude 3.5 برای توسعهٔ وب
• 5. ابزار Cursor و مزایای آن
• 6. نصب و پیکربندی Cursor
• 7. شروع پروژهٔ وب با Cursor
• 8. ساختار اولیهٔ اپلیکیشن وب
• 9. مفاهیم پایه‌ای توسعهٔ وب
• 10. HTML و CSS برای ساختار و ظاهر
• 11. JavaScript برای تعاملات پویا
• 12. چارچوب‌های توسعهٔ وب (مانند React یا Vue.js)
• 13. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 14. اصول تجربهٔ کاربری (UX)
• 15. مبانی پایگاه داده در توسعهٔ وب
• 16. انتخاب و پیاده‌سازی پایگاه دادهٔ مناسب
• 17. مدل‌سازی داده‌ها
• 18. مبانی API و ارتباطات سمت سرور
• 19. طراحی RESTful API
• 20. پیاده‌سازی API با استفاده از Node.js یا Python
• 21. امنیت در توسعهٔ وب
• 22. مبانی احراز هویت (Authentication)
• 23. مبانی مجوزدهی (Authorization)
• 24. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های وب
• 25. کاربرد LLMs در تولید محتوا
• 26. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 27. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 28. کاربرد LLMs در پاسخ به پرسش‌ها
• 29. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات
• 30. یکپارچه‌سازی Claude 3.5 با اپلیکیشن وب
• 31. فراخوانی APIهای Claude 3.5
• 32. ارسال پرامپت‌های مؤثر به Claude 3.5
• 33. دریافت و پردازش پاسخ‌های Claude 3.5
• 34. مدیریت خطا در ارتباط با LLMs
• 35. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای نتایج بهتر
• 36. تنظیم پارامترهای Claude 3.5
• 37. نمونه‌سازی کاربردی با Claude 3.5
• 38. ساخت یک چت‌بات ساده با Claude 3.5
• 39. پیاده‌سازی قابلیت خلاصه‌سازی متن
• 40. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ
• 41. استفاده از Claude 3.5 برای تولید توضیحات محصول
• 42. استفاده از Claude 3.5 برای تولید محتوای آموزشی
• 43. استفاده از Claude 3.5 برای شخصی‌سازی تجربهٔ کاربر
• 44. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود جستجو
• 45. کاربرد هوش مصنوعی در طبقه‌بندی اطلاعات
• 46. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص الگو
• 47. معرفی Cursor برای کدنویسی هوشمند
• 48. نوشتن کد با کمک هوش مصنوعی در Cursor
• 49. تکمیل خودکار کد با Cursor
• 50. رفع اشکال کد با Cursor
• 51. بازسازی (Refactoring) کد با Cursor
• 52. تولید تست‌های واحد (Unit Tests) با Cursor
• 53. مستندسازی کد با Cursor
• 54. نکات پیشرفته در استفاده از Cursor
• 55. کار با پروژه‌های بزرگ در Cursor
• 56. تنظیمات سفارشی Cursor
• 57. یکپارچه‌سازی Cursor با سیستم کنترل نسخه (Git)
• 58. مباحث پیشرفته در LLMs
• 59. آموزش مدل‌های سفارشی (Fine-tuning)
• 60. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 61. حریم خصوصی داده‌ها در اپلیکیشن‌های هوشمند
• 62. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 63. مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های وب هوشمند
• 64. استقرار (Deployment) اپلیکیشن‌های هوشمند
• 65. نظارت و نگهداری اپلیکیشن‌های هوشمند
• 66. آیندهٔ هوش مصنوعی در توسعهٔ وب
• 67. روندهای نوظهور در LLMs
• 68. ابزارهای جدید برای توسعهٔ وب هوشمند
• 69. مدیریت دانش در اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در بازیابی اطلاعات
• 71. کاربرد هوش مصنوعی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 72. ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده
• 73. کاربرد هوش مصنوعی در تولید کد
• 74. کاربرد هوش مصنوعی در یادگیری ماشینی
• 75. مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 76. مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 78. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 79. ترنسفورمرها (Transformers)
• 80. معرفی مدل‌های متن به تصویر
• 81. کاربرد مدل‌های متن به تصویر در وب
• 82. ساخت اپلیکیشن وب با قابلیت تولید تصویر
• 83. ملاحظات حقوقی و شرعی در توسعهٔ نرم‌افزار
• 84. استانداردهای توسعهٔ نرم‌افزار در ایران
• 85. مقررات و آیین‌نامه‌های مرتبط با محتوای دیجیتال
• 86. اصول اخلاق حرفه‌ای در توسعهٔ نرم‌افزار
• 87. مدیریت پروژه در توسعهٔ نرم‌افزار
• 88. متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 89. اسکرام (Scrum)
• 90. کنبان (Kanban)
• 91. برنامه‌ریزی و تخمین در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 92. مدیریت ریسک در توسعهٔ نرم‌افزار
• 93. تضمین کیفیت (Quality Assurance)
• 94. تست نرم‌افزار
• 95. مستندسازی فنی
• 96. راهنمای نهایی توسعه‌دهندگان وب هوشمند
• 97. جمع‌بندی مباحث و گام‌های بعدی
• 98. پروژه‌های عملی برای تمرین بیشتر