دوره ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با مدل‌های Qwen 2.5 و Ollama به صورت محلی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با مدل‌های Qwen 2.5 و Ollama به صورت محلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر معماری مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با مدل Qwen 2.5
• 4. نصب و راه‌اندازی Ollama
• 5. مفاهیم پایه‌ای Ollama
• 6. مدیریت مدل‌ها در Ollama
• 7. اجرای مدل‌های زبانی به صورت محلی
• 8. مقدمه‌ای بر توسعه اپلیکیشن با هوش مصنوعی
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
• 10. مبانی تعامل با مدل‌های زبانی
• 11. ساخت اولین اپلیکیشن تعاملی با Qwen 2.5
• 12. تنظیم پارامترهای مدل برای خروجی دلخواه
• 13. پردازش زبان طبیعی (NLP) پایه
• 14. فهم متن و استخراج اطلاعات
• 15. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 16. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 17. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 18. طبقه‌بندی متن با مدل‌های زبانی
• 19. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 20. تحلیل احساسات متن
• 21. مقدمه‌ای بر توسعه اپلیکیشن‌های وب
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی در برنامه‌های وب
• 23. استفاده از APIهای Ollama
• 24. طراحی رابط کاربری برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 25. ارتباط با کاربر از طریق چت‌بات
• 26. ساخت دستیار مجازی شخصی
• 27. توسعه ابزارهای تولید محتوا
• 28. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 29. ایجاد سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 30. توسعه ابزارهای کمک آموزشی
• 31. مدل‌های زبانی و برنامه‌نویسی
• 32. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 33. رفع اشکال کد با هوش مصنوعی
• 34. مستندسازی خودکار کد
• 35. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل داده
• 36. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 37. طبقه‌بندی داده‌های جدولی
• 38. خوشه‌بندی داده‌ها
• 39. پردازش تصویر با مدل‌های زبانی
• 40. تولید زیرنویس برای تصاویر
• 41. توصیف تصاویر
• 42. جستجوی تصویری معنایی
• 43. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 44. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 45. نوشتن پرامپت‌های مؤثر برای Qwen 2.5
• 46. ارزیابی خروجی مدل‌های زبانی
• 47. معیارهای سنجش کیفیت خروجی
• 48. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی (مفهومی)
• 49. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 50. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 51. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 52. استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی
• 53. مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 54. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی
• 55. مدیریت منابع در اجرای محلی
• 56. استقرار اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 57. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه مدرن
• 58. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده
• 59. امنیت در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 60. مقدمه‌ای بر متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار
• 61. توسعه چابک (Agile) و هوش مصنوعی
• 62. مدیریت پروژه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 63. تیم‌سازی برای توسعه هوش مصنوعی
• 64. آینده مدل‌های زبانی بزرگ
• 65. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 67. نوآوری در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 68. معرفی مدل‌های زبانی دیگر (غیر از Qwen)
• 69. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
• 70. انتخاب مدل مناسب برای هر کاربرد
• 71. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 72. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 73. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان
• 74. اصول ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 75. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعه نرم‌افزار
• 76. کنترل نسخه با Git
• 77. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
• 78. کاربرد Docker در توسعه نرم‌افزار
• 79. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 80. طراحی APIهای RESTful
• 81. امنیت در معماری میکروسرویس
• 82. تجربه کاربری (UX) در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 83. طراحی تعامل (Interaction Design)
• 84. تست کاربردپذیری
• 85. مقدمه‌ای بر پردازش ابری (Cloud Computing)
• 86. استفاده از سرویس‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 87. مقایسه مدل‌های محلی و ابری
• 88. مباحث پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 89. تکنیک Chain-of-Thought
• 90. تکنیک Tree-of-Thoughts
• 91. استفاده از ابزارهای خارجی توسط مدل‌ها (Tool Use)
• 92. کاربرد هوش مصنوعی در کشف دارو
• 93. هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی
• 94. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 95. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 96. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 97. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
• 98. تولید ویدئو با هوش مصنوعی
• 99. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 100. مباحث حقوقی مرتبط با هوش مصنوعی