اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی برنامه‌نویسی خلاقانه با مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی خلاقانه با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. مفهوم توکن‌سازی و انکودینگ
• 4. آموزش مدل‌های زبانی: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 5. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 7. کاربرد مدل‌های زبانی در تولید متن
• 8. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 9. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی خلاقانه
• 10. اصول طراحی پرامپت (Prompt Engineering)
• 11. انواع پرامپت‌ها: دستورالعمل، مثال، نقش
• 12. بهینه‌سازی پرامپت برای خروجی مطلوب
• 13. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 14. تولید ساختارهای کد با پرامپت
• 15. تکمیل خودکار کد با هوش مصنوعی
• 16. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
• 17. یافتن و رفع اشکالات کد با هوش مصنوعی
• 18. بازسازی و بهبود کد موجود
• 19. تولید مستندات فنی برای کد
• 20. استفاده از مدل‌های زبانی برای تست نرم‌افزار
• 21. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار چابک
• 22. نقش هوش مصنوعی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 23. فریم‌ورک‌های توسعه نرم‌افزار مدرن
• 24. مفاهیم پایگاه داده و ذخیره‌سازی داده
• 25. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 26. اصول پایگاه داده NoSQL
• 27. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ (Big Data)
• 28. امنیت داده‌ها در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 29. ملاحظات اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 30. حریم خصوصی داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
• 31. حقوق مالکیت فکری در نرم‌افزار
• 32. استانداردهای کدنویسی و بهترین شیوه‌ها
• 33. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 34. طراحی APIهای RESTful
• 35. مفاهیم کانتینرسازی (Docker)
• 36. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
• 37. مقدمه‌ای بر توسعه وب فرانت‌اند
• 38. فریم‌ورک‌های مدرن فرانت‌اند (React, Vue)
• 39. مقدمه‌ای بر توسعه وب بک‌اند
• 40. فریم‌ورک‌های مدرن بک‌اند (Node.js, Django)
• 41. مفاهیم معماری نرم‌افزار توزیع‌شده
• 42. مدیریت خطا و لاگینگ در سیستم‌های توزیع‌شده
• 43. مانیتورینگ و پایش عملکرد سیستم
• 44. مفاهیم DevOps و CI/CD
• 45. استفاده از ابزارهای CI/CD
• 46. پایان‌نامه: طراحی و پیاده‌سازی یک برنامه کاربردی با هوش مصنوعی
• 47. تحلیل نیازمندی‌های پروژه
• 48. طراحی معماری نرم‌افزار
• 49. پیاده‌سازی بخش‌های اصلی برنامه
• 50. ادغام مدل‌های زبانی در برنامه
• 51. تست و اعتبارسنجی برنامه
• 52. بهینه‌سازی عملکرد برنامه
• 53. مستندسازی نهایی پروژه
• 54. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 55. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 56. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده
• 57. یادگیری تقویتی
• 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 60. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
• 62. دسته‌بندی متن
• 63. استخراج اطلاعات از متن
• 64. تولید زبان طبیعی
• 65. مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایف NLP
• 66. مقدمه‌ای بر علم داده
• 67. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 68. تجسم داده‌ها
• 69. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
• 70. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 71. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 72. تولید تصویر با هوش مصنوعی
• 73. تولید صدا با هوش مصنوعی
• 74. تولید ویدئو با هوش مصنوعی
• 75. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف
• 76. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مولد
• 77. امنیت و پایداری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 78. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با رویکرد امنیتی (Secure Development)
• 79. اصول کدنویسی امن
• 80. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌های رایج
• 81. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی
• 82. امنیت در معماری‌های توزیع‌شده
• 83. مقدمه‌ای بر مدیریت پروژه نرم‌افزاری
• 84. روش‌های مدیریت پروژه (Waterfall, Agile)
• 85. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه
• 86. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 87. مدیریت ذینفعان پروژه
• 88. مقدمه‌ای بر ابزارهای همکاری تیمی
• 89. استفاده از پلتفرم‌های مدیریت پروژه
• 90. ارتباطات مؤثر در تیم‌های توسعه
• 91. مدیریت دانش در تیم‌های نرم‌افزاری
• 92. کار تیمی و فرهنگ سازمانی
• 93. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری (Cloud Platforms)
• 94. خدمات محاسباتی ابری (IaaS, PaaS, SaaS)
• 95. مدیریت منابع در محیط ابری
• 96. امنیت در محیط‌های ابری
• 97. هزینه‌بندی و بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 98. معرفی چارچوب‌های توسعه نرم‌افزار در محیط ابری
• 99. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های یادگیری عمیق
• 100. معماری شبکه‌های عمیق