دوره ساخت عامل برنامه‌نویس پایتون با استفاده از مدل Gemini همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت عامل برنامه‌نویس پایتون با استفاده از مدل Gemini

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و عامل (Generative and Agentic AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 4. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. معماری ترنسفورمر
• 6. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوش مصنوعی
• 7. مفهوم عامل برنامه‌نویس
• 8. کاربرد مدل Gemini
• 9. نصب ابزارهای لازم
• 10. محیط توسعه پایتون
• 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های هوش مصنوعی
• 12. TensorFlow و Keras
• 13. PyTorch
• 14. Hugging Face Transformers
• 15. ساخت عامل هوش مصنوعی پایه
• 16. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 17. درک زبان طبیعی (NLU)
• 18. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 19. کار با APIهای مدل Gemini
• 20. احراز هویت و مدیریت کلیدها
• 21. ارسال درخواست به مدل Gemini
• 22. دریافت پاسخ از مدل Gemini
• 23. تنظیم پارامترهای مدل
• 24. مدیریت خطا در API
• 25. مقدمه‌ای بر عامل‌های کدنویسی
• 26. طراحی معماری عامل کدنویس
• 27. اجزای اصلی عامل کدنویس
• 28. ماژول درک مسئله
• 29. ماژول برنامه‌ریزی
• 30. ماژول تولید کد
• 31. ماژول تست و اشکال‌زدایی
• 32. ماژول مستندسازی
• 33. استفاده از ابزارهای برنامه‌نویسی پایتون
• 34. کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 35. فریم‌ورک‌های توسعه وب (Django, Flask)
• 36. پایگاه‌های داده در پایتون
• 37. مدیریت وابستگی‌ها با pip
• 38. ایجاد محیط‌های مجازی پایتون
• 39. مقدمه‌ای بر طراحی عامل‌های مولد
• 40. تولید کد با استفاده از LLMs
• 41. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 42. دستورالعمل‌های واضح برای عامل
• 43. ارائه مثال‌های مناسب
• 44. طراحی Prompt برای وظایف کدنویسی
• 45. تولید توابع و اسکریپت‌ها
• 46. تولید کلاس‌ها و ماژول‌ها
• 47. تولید کدهای تست واحد
• 48. تولید مستندات کد (Docstrings)
• 49. استفاده از عامل برای حل مسائل برنامه‌نویسی
• 50. فاز تحلیل مسئله
• 51. فاز طراحی راه‌حل
• 52. فاز پیاده‌سازی کد
• 53. فاز اعتبارسنجی و تست
• 54. فاز بهینه‌سازی کد
• 55. اشکال‌زدایی خودکار کد
• 56. تکنیک‌های Self-Correction
• 57. بازخورد از اجرای کد
• 58. اصلاح Prompt بر اساس بازخورد
• 59. بهبود مستمر عامل
• 60. مدیریت وضعیت عامل
• 61. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت عامل
• 62. استفاده از حافظه برای حفظ زمینه
• 63. ذخیره‌سازی نتایج میانی
• 64. استفاده از پایگاه داده برای حافظه بلندمدت
• 65. معماری عامل‌های چندمرحله‌ای
• 66. ارتباط بین مراحل مختلف عامل
• 67. استفاده از عامل‌های تخصصی
• 68. هماهنگی عامل‌ها
• 69. مقدمه‌ای بر کاربردهای پیشرفته عامل‌های کدنویس
• 70. توسعه ابزارهای کمکی برنامه‌نویس
• 71. خودکارسازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
• 72. تولید خودکار APIها
• 73. خودکارسازی تست نرم‌افزار
• 74. تولید خودکار مستندات پروژه
• 75. کاربرد در پروژه‌های بزرگ
• 76. مدیریت کد در تیم‌های توسعه
• 77. اصلاحات و بهبود کدهای موجود
• 78. بررسی امنیتی کدها
• 79. مقدمه‌ای بر ملاحظات اخلاقی و امنیتی
• 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 81. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 82. جلوگیری از تولید کدهای مخرب
• 83. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی
• 84. استانداردهای توسعه نرم‌افزار ایمن
• 85. مقدمه‌ای بر آینده عامل‌های هوش مصنوعی
• 86. عامل‌های خودآموز و خودتکامل
• 87. عامل‌های چندوجهی (Multimodal Agents)
• 88. ترکیب با سایر فناوری‌ها
• 89. چالش‌های پیش رو
• 90. نقش عامل‌های برنامه‌نویس در آینده توسعه نرم‌افزار
• 91. کاربردهای نوآورانه در صنعت
• 92. توسعه ابزارهای توسعه نسل جدید
• 93. مقدمه‌ای بر ابزارهای ارزیابی عامل
• 94. معیارهای سنجش عملکرد عامل
• 95. روش‌های تست و اعتبارسنجی
• 96. بهبود فرآیندهای تست
• 97. ارزیابی خلاقیت و نوآوری عامل
• 98. مقدمه‌ای بر توسعه ابزارهای سفارشی
• 99. ساخت اجزای سفارشی برای عامل
• 100. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود