دوره توسعه اپلیکیشن های موبایل با استفاده از تکنولوژی های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه اپلیکیشن های موبایل با استفاده از تکنولوژی های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن موبایل**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات هوش مصنوعی مولد در توسعه اپلیکیشن
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان موبایل
• 3. معماری شبکه‌های عصبی پایه
• 4. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردهایشان
• 5. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تولید متن
• 6. کاربرد LLMs در تولید کد و مستندات
• 7. تولید رابط کاربری (UI) با هوش مصنوعی مولد
• 8. طراحی تجربه کاربری (UX) با کمک هوش مصنوعی
• 9. تولید محتوای گرافیکی و تصاویر برای اپلیکیشن‌ها
• 10. پردازش زبان طبیعی (NLP) در اپلیکیشن‌های موبایل
• 11. تشخیص گفتار و تبدیل متن به گفتار با AI
• 12. تحلیل احساسات کاربران با استفاده از AI
• 13. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر AI
• 14. شخصی‌سازی تجربه کاربری با AI
• 15. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن با AI
• 16. پیش‌بینی رفتار کاربر با AI
• 17. مدل‌سازی پیش‌بینانه در اپلیکیشن‌های موبایل
• 18. استفاده از AI برای تست خودکار اپلیکیشن
• 19. توسعه چت‌بات‌های هوشمند برای اپلیکیشن‌ها
• 20. ادغام سرویس‌های AI خارجی در اپلیکیشن
• 21. ملاحظات اخلاقی در استفاده از AI در موبایل
• 22. حریم خصوصی داده‌ها در اپلیکیشن‌های مبتنی بر AI
• 23. امنیت اپلیکیشن‌های توسعه‌یافته با AI
• 24. مقررات و قوانین مربوط به AI در ایران
• 25. مبانی برنامه‌نویسی برای توسعه اپلیکیشن موبایل
• 26. مقدمات توسعه اندروید (Java/Kotlin)
• 27. مقدمات توسعه iOS (Swift/Objective-C)
• 28. توسعه اپلیکیشن‌های کراس‌پلتفرم (React Native/Flutter)
• 29. مبانی پایگاه داده در موبایل (SQLite, Realm)
• 30. مفاهیم API و RESTful Services
• 31. اصول طراحی رابط کاربری (UI Design Principles)
• 32. اصول تجربه کاربری (UX Design Principles)
• 33. مدیریت وضعیت (State Management) در اپلیکیشن‌ها
• 34. الگوهای طراحی نرم‌افزار (Design Patterns)
• 35. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
• 36. اصول برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming)
• 37. مفاهیم توسعه چابک (Agile Development)
• 38. مدیریت نسخه (Version Control) با Git
• 39. مقدمات معماری نرم‌افزار در موبایل
• 40. توسعه اپلیکیشن‌های آفلاین و همگام‌سازی داده
• 41. کار با سرویس‌های ابری (Cloud Services)
• 42. امنیت داده‌ها در اپلیکیشن‌های موبایل
• 43. رمزنگاری پایه برای داده‌های موبایل
• 44. اصول تست نفوذ در اپلیکیشن‌های موبایل
• 45. مقدمات توسعه بازی موبایل
• 46. اصول گرافیک در بازی‌های موبایل
• 47. مدیریت منابع در بازی‌های موبایل
• 48. بهینه‌سازی عملکرد بازی‌های موبایل
• 49. توسعه اپلیکیشن‌های واقعیت افزوده (AR)
• 50. مبانی واقعیت مجازی (VR) در موبایل
• 51. کار با سنسورهای موبایل (GPS, Accelerometer)
• 52. اصول طراحی رابط کاربری برای AR/VR
• 53. توسعه اپلیکیشن‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 54. ارتباط دستگاه‌های IoT با موبایل
• 55. امنیت در سیستم‌های IoT
• 56. مبانی پردازش ابری (Cloud Computing)
• 57. استفاده از سرویس‌های AI ابری
• 58. مدل‌سازی داده برای اپلیکیشن‌های پیچیده
• 59. بهینه‌سازی پایگاه داده برای مقیاس‌پذیری
• 60. مقدمات معماری میکروسرویس در موبایل
• 61. استفاده از Docker و Kubernetes در توسعه موبایل
• 62. اصول DevOps برای اپلیکیشن‌های موبایل
• 63. مقدمات توسعه وب (HTML, CSS, JavaScript)
• 64. فریم‌ورک‌های فرانت‌اند (React, Angular, Vue)
• 65. فریم‌ورک‌های بک‌اند (Node.js, Django, Spring)
• 66. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای (SQL)
• 67. طراحی پایگاه داده NoSQL
• 68. امنیت در برنامه‌نویسی وب
• 69. مقدمات تحلیل داده (Data Analysis)
• 70. مقدمات مصورسازی داده (Data Visualization)
• 71. اصول یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 72. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 73. کاربرد CNNs در پردازش تصویر
• 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 75. کاربرد RNNs در پردازش توالی
• 76. مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 77. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در NLP
• 78. تولید متن خلاقانه با AI
• 79. تولید کد با استفاده از مدل‌های مولد
• 80. ربات‌های هوشمند برای اتوماسیون وظایف
• 81. توسعه ابزارهای هوشمند برای برنامه‌نویسان
• 82. سیستم‌های تشخیص تقلب با AI
• 83. پیش‌بینی و پیشگیری از خطا در اپلیکیشن‌ها
• 84. بهبود کیفیت کد با ابزارهای AI
• 85. مدیریت پروژه با کمک AI
• 86. تولید خودکار مستندات فنی
• 87. کاربرد AI در تحلیل رقبا
• 88. پیش‌بینی روند بازار با AI
• 89. استفاده از AI در بازاریابی دیجیتال
• 90. بهینه‌سازی تبلیغات با AI
• 91. تحلیل رفتار مشتری برای بهبود فروش
• 92. توسعه اپلیکیشن‌های آموزشی مبتنی بر AI
• 93. شخصی‌سازی مسیر یادگیری با AI
• 94. ابزارهای هوشمند برای یادگیری زبان
• 95. مقدمات تعامل انسان و کامپیوتر (HCI)
• 96. طراحی رابط‌های کاربری طبیعی
• 97. ملاحظات فرهنگی در طراحی UI/UX
• 98. ارزیابی قابلیت استفاده (Usability Testing)
• 99. مقدمات سواد دیجیتال
• 100. اخلاق حرفه‌ای در توسعه نرم‌افزار