دوره ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با Spring AI و Spring Boot همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با Spring AI و Spring Boot

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در نرم‌افزار
• 2. مبانی توسعه نرم‌افزار با Spring Boot
• 3. آشنایی با معماری Spring Boot
• 4. تنظیم محیط توسعه Spring Boot
• 5. ایجاد اولین پروژه Spring Boot
• 6. مفاهیم پایه‌ای Spring AI
• 7. معرفی کتابخانه‌های Spring AI
• 8. نصب و پیکربندی Spring AI
• 9. ایجاد اولین برنامه با Spring AI
• 10. کار با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 11. مفاهیم Prompt Engineering
• 12. طراحی Promptهای مؤثر
• 13. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 14. کار با OpenAI API
• 15. تنظیمات OpenAI در Spring AI
• 16. استفاده از مدل‌های GPT در Spring AI
• 17. مدیریت تاریخچه مکالمه (Chat History)
• 18. کار با Embeddings و Vector Databases
• 19. آشنایی با Vector Databases
• 20. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات با Embeddings
• 21. پیاده‌سازی جستجوی معنایی
• 22. کار با Ollama
• 23. نصب و راه‌اندازی Ollama
• 24. اتصال Spring AI به Ollama
• 25. استفاده از مدل‌های محلی با Ollama
• 26. توسعه برنامه‌های چت‌بات
• 27. طراحی رابط کاربری چت‌بات
• 28. مدیریت وضعیت در چت‌بات
• 29. پیاده‌سازی پاسخ‌های هوشمند
• 30. توسعه برنامه‌های تولید محتوا
• 31. تولید متن خلاقانه
• 32. تولید کد با هوش مصنوعی
• 33. تولید تصاویر با هوش مصنوعی
• 34. استفاده از RAG (Retrieval Augmented Generation)
• 35. مبانی RAG
• 36. پیاده‌سازی RAG با Spring AI
• 37. بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌ها
• 38. توسعه برنامه‌های خلاصه‌سازی متن
• 39. تکنیک‌های خلاصه‌سازی
• 40. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با Spring AI
• 41. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 42. توسعه برنامه‌های تحلیل احساسات
• 43. مبانی تحلیل احساسات
• 44. پیاده‌سازی تحلیل احساسات با Spring AI
• 45. کار با داده‌های متنی
• 46. توسعه برنامه‌های طبقه‌بندی متن
• 47. تکنیک‌های طبقه‌بندی
• 48. پیاده‌سازی طبقه‌بندی با Spring AI
• 49. کار با داده‌های ساختاریافته
• 50. توسعه برنامه‌های پرسش و پاسخ (Q&A)
• 51. طراحی سیستم‌های Q&A
• 52. پیاده‌سازی Q&A با Spring AI
• 53. ارزیابی عملکرد سیستم Q&A
• 54. توسعه برنامه‌های ترجمه ماشینی
• 55. مبانی ترجمه ماشینی
• 56. پیاده‌سازی ترجمه با Spring AI
• 57. کار با زبان‌های مختلف
• 58. توسعه برنامه‌های تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 59. مبانی NER
• 60. پیاده‌سازی NER با Spring AI
• 61. استفاده از مدل‌های تخصصی NER
• 62. توسعه برنامه‌های سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 64. پیاده‌سازی توصیه‌گر با Spring AI
• 65. کار با داده‌های کاربر
• 66. توسعه برنامه‌های تشخیص الگو
• 67. مبانی تشخیص الگو
• 68. پیاده‌سازی تشخیص الگو با Spring AI
• 69. کار با داده‌های سری زمانی
• 70. توسعه برنامه‌های تولید داده مصنوعی
• 71. مبانی تولید داده
• 72. پیاده‌سازی تولید داده با Spring AI
• 73. کار با داده‌های شبیه‌سازی شده
• 74. امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 75. اصول امنیتی در توسعه نرم‌افزار
• 76. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 77. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 78. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 79. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 80. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 81. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 82. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی
• 83. روش‌های استقرار
• 84. استفاده از Docker برای استقرار
• 85. مراقبت و نگهداری برنامه‌های AI
• 86. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های AI
• 87. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 88. مدیریت هزینه‌ها در سرویس‌های AI
• 89. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 90. روندهای نوظهور در AI
• 91. تاثیر AI بر صنایع مختلف
• 92. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش AI
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعه AI