دوره مدرن‌سازی وب‌سایت‌ها با هوش مصنوعی مولد در بستر ابری گوگل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدرن‌سازی وب‌سایت‌ها با هوش مصنوعی مولد در بستر ابری گوگل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه وب

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی وب‌سایت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدرن‌سازی وب‌سایت‌ها
• 2. اهمیت هوش مصنوعی در دنیای امروز
• 3. پایه و اساس توسعه وب مدرن
• 4. معرفی هوش مصنوعی مولد
• 5. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در وب
• 6. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی مولد
• 7. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. انتخاب پلتفرم ابری مناسب: گوگل کلاود
• 9. مزایای گوگل کلاود برای توسعه وب
• 10. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل کلاود
• 11. مدل‌های زبانی پیشرفته در گوگل کلاود
• 12. سرویس Vertex AI چیست؟
• 13. مقدمه‌ای بر Vertex AI
• 14. کار با Vertex AI برای توسعه‌دهندگان
• 15. بهینه‌سازی محتوای وب با هوش مصنوعی
• 16. تولید محتوای متنی برای وب‌سایت‌ها
• 17. نوشتن توضیحات محصول با هوش مصنوعی
• 18. ایجاد پست‌های وبلاگ جذاب
• 19. بهبود سئو با محتوای هوش مصنوعی
• 20. تولید کلمات کلیدی مرتبط
• 21. تحلیل و خلاصه‌سازی محتوای موجود
• 22. ترجمه محتوا به زبان‌های مختلف
• 23. شخصی‌سازی تجربه کاربری با هوش مصنوعی
• 24. پیشنهاد محتوا بر اساس علایق کاربر
• 25. تولید پاسخ‌های خودکار برای پرسش‌های متداول
• 26. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 27. طراحی رابط کاربری (UI) با هوش مصنوعی
• 28. تولید طرح‌های اولیه (Wireframes)
• 29. توسعه المان‌های بصری وب‌سایت
• 30. بهینه‌سازی تصاویر وب‌سایت
• 31. فشرده‌سازی تصاویر بدون افت کیفیت
• 32. تولید تصاویر جدید با هوش مصنوعی
• 33. توضیحات تصویری برای دسترسی‌پذیری
• 34. توسعه چت‌بات‌های هوشمند برای پشتیبانی مشتری
• 35. پیاده‌سازی چت‌بات در وب‌سایت
• 36. آموزش چت‌بات با داده‌های مرتبط
• 37. بهبود تعامل کاربر با چت‌بات
• 38. تحلیل احساسات کاربران از طریق چت‌بات
• 39. استفاده از هوش مصنوعی برای تست A/B
• 40. بهینه‌سازی عناوین و متن‌ها
• 41. تست خودکار طرح‌بندی صفحات
• 42. افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate)
• 43. توسعه قابلیت‌های جستجوی پیشرفته
• 44. جستجوی معنایی در وب‌سایت
• 45. بهبود سرعت بارگذاری وب‌سایت
• 46. تحلیل عملکرد وب‌سایت با هوش مصنوعی
• 47. شناسایی نقاط ضعف و قوت
• 48. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 49. امنیت وب‌سایت با هوش مصنوعی
• 50. تشخیص نفوذ و حملات سایبری
• 51. مدیریت دسترسی‌ها با هوش مصنوعی
• 52. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 53. حریم خصوصی کاربران
• 54. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 55. انطباق با قوانین و مقررات
• 56. اصول طراحی وب‌سایت اخلاقی
• 57. مقدمه‌ای بر توسعه وب مدرن
• 58. معماری میکروسرویس‌ها در وب
• 59. استفاده از کانتینرها (Docker)
• 60. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
• 61. دیتا بیس‌های مدرن برای وب
• 62. پایگاه داده‌های NoSQL
• 63. بهینه‌سازی پایگاه داده‌ها
• 64. استفاده از CDN برای افزایش سرعت
• 65. پروتکل‌های امنیتی وب (HTTPS)
• 66. مدیریت APIها
• 67. طراحی APIهای RESTful
• 68. مستندسازی APIها
• 69. تست APIها
• 70. مقدمه‌ای بر DevOps
• 71. پایپ‌لاین‌های CI/CD
• 72. مانیتورینگ و لاگینگ در محیط ابری
• 73. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری
• 74. بهینه‌سازی مصرف منابع در گوگل کلاود
• 75. مفاهیم Big Data در وب
• 76. پردازش داده‌های حجیم
• 77. تحلیل داده‌های وب‌سایت
• 78. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
• 79. کاربرد شبکه‌های عصبی در وب
• 80. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
• 81. اصول دسترسی‌پذیری وب (WCAG)
• 82. طراحی وب‌سایت برای همه کاربران
• 83. تست دسترسی‌پذیری
• 84. مقدمه‌ای بر معماری بدون سرور (Serverless)
• 85. توابع لامبدا در گوگل کلاود
• 86. مزایای معماری بدون سرور
• 87. امنیت در معماری بدون سرور
• 88. آینده هوش مصنوعی در توسعه وب
• 89. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 90. تاثیر هوش مصنوعی بر نقش توسعه‌دهندگان
• 91. توسعه وب پایدار و مسئولانه
• 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 93. پروژه‌های عملی با هوش مصنوعی مولد
• 94. مطالعات موردی موفق
• 95. کارگاه عملی: ساخت یک وب‌سایت با هوش مصنوعی
• 96. مرور و پرسش و پاسخ