دوره ساخت عاملهای هوش مصنوعی مولد با Vertex AI و Flutter همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت عاملهای هوش مصنوعی مولد با Vertex AI و Flutter
موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و توسعه نرمافزار
موضوع میانی: توسعه برنامههای کاربردی با هوش مصنوعی مولد
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
- 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکههای عصبی
- 3. معماری مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 4. آشنایی با پلتفرم Vertex AI گوگل
- 5. مفاهیم کلیدی در توسعه عاملهای هوش مصنوعی
- 6. فریمورک Flutter برای توسعه رابط کاربری
- 7. نصب و راهاندازی محیط توسعه Flutter
- 8. اصول طراحی رابط کاربری در Flutter
- 9. ساخت اولین برنامه Flutter برای تعامل با AI
- 10. مقدمهای بر APIهای Vertex AI
- 11. ارتباط با مدلهای زبانی از طریق Vertex AI
- 12. مدیریت درخواستها و پاسخها در AI Agent
- 13. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 14. تکنیکهای پیشپردازش متن
- 15. مدلسازی زبان و تولید متن
- 16. استفاده از Prompt Engineering برای هدایت مدل
- 17. طراحی Promptهای موثر برای سناریوهای مختلف
- 18. تنظیم پارامترهای مدل برای بهینهسازی خروجی
- 19. مقدمهای بر مدلهای تنسورفلو و پایتورچ
- 20. ادغام مدلهای تنسورفلو در Flutter
- 21. استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده در Vertex AI
- 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 23. آمادهسازی دادهها برای Fine-tuning
- 24. فرآیند Fine-tuning مدل در Vertex AI
- 25. ارزیابی عملکرد مدل پس از Fine-tuning
- 26. مفهوم عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents)
- 27. طراحی معماری یک عامل هوش مصنوعی
- 28. اجزای اصلی یک عامل هوش مصنوعی
- 29. مدیریت حافظه و وضعیت در عاملهای AI
- 30. استفاده از ابزارها و توابع توسط عاملهای AI
- 31. توسعه عاملهای پاسخگو به پرسش
- 32. ساخت عاملهای خلاصهکننده متن
- 33. طراحی عاملهای تولیدکننده محتوا
- 34. عاملهای ترجمه ماشینی
- 35. عاملهای تحلیل احساسات
- 36. مقدمهای بر ابزارهای توسعه عامل در Vertex AI
- 37. استفاده از LangChain و مشابه آن
- 38. ادغام LangChain با Flutter
- 39. مدیریت جریان کار (Workflow) در عاملهای AI
- 40. تشخیص نیت کاربر (Intent Recognition)
- 41. مدیریت مکالمه (Dialogue Management)
- 42. طراحی عاملهای چندمرحلهای
- 43. توسعه عاملهای مبتنی بر ابزار (Tool-based Agents)
- 44. اتصال عاملهای AI به منابع داده خارجی
- 45. امنیت در عاملهای هوش مصنوعی
- 46. حفظ حریم خصوصی دادهها در AI Agent
- 47. مدیریت هزینههای استفاده از Vertex AI
- 48. استقرار عاملهای هوش مصنوعی
- 49. بهینهسازی عملکرد عاملهای AI
- 50. نظارت و پایش عاملهای AI
- 51. تست و اشکالزدایی عاملهای هوش مصنوعی
- 52. مقدمهای بر مفاهیم اخلاقی در AI
- 53. مسئولیتپذیری در توسعه AI
- 54. کاربردهای پیشرفته عاملهای هوش مصنوعی
- 55. ساخت دستیارهای شخصی هوشمند
- 56. توسعه رباتهای پشتیبانی مشتری
- 57. عاملهای هوش مصنوعی در آموزش
- 58. عاملهای هوش مصنوعی در سلامت
- 59. عاملهای هوش مصنوعی در امور مالی
- 60. عاملهای هوش مصنوعی در حقوق
- 61. مقدمهای بر مدلهای مولد تصویر
- 62. توسعه عاملهای تولیدکننده تصویر
- 63. ادغام تولید تصویر در عاملهای متنی
- 64. مقدمهای بر مدلهای مولد صدا
- 65. توسعه عاملهای تولیدکننده صدا
- 66. ادغام تولید صدا در عاملهای متنی
- 67. مقدمهای بر پردازش گراف
- 68. کاربرد گراف در عاملهای هوش مصنوعی
- 69. توسعه عاملهای تحلیل گراف
- 70. مقدمهای بر یادگیری تقویتی
- 71. کاربرد یادگیری تقویتی در عاملهای AI
- 72. توسعه عاملهای یادگیری تقویتی
- 73. مقدمهای بر مدلهای توالی به توالی
- 74. کاربرد مدلهای توالی به توالی در عاملها
- 75. توسعه عاملهای مبتنی بر توالی
- 76. مبانی معماری ترنسفورمر
- 77. کاربرد ترنسفورمر در عاملهای AI
- 78. توسعه عاملهای پیشرفته با ترنسفورمر
- 79. مدیریت خطا و بازخورد در عاملهای AI
- 80. طراحی رابط کاربری واکنشگرا در Flutter
- 81. ارتباط بین Flutter و Backendهای AI
- 82. مفاهیم پایگاه داده برای عاملهای AI
- 83. استفاده از پایگاه دادههای NoSQL
- 84. مدیریت دادههای تنسور در Flutter
- 85. تکنیکهای بهینهسازی مصرف منابع
- 86. مقدمهای بر توسعه برنامههای موبایل با AI
- 87. کاربردهای AI در اپلیکیشنهای موبایل
- 88. چالشهای توسعه AI در موبایل
- 89. مقدمهای بر آینده هوش مصنوعی مولد
- 90. روندها و نوآوریهای آتی در AI Agent
- 91. طراحی عاملهای هوش مصنوعی نسل بعد
- 92. اصول توسعه پایدار در AI
- 93. ملاحظات فرهنگی در طراحی AI Agent
- 94. ایجاد تجربه کاربری مطلوب با AI
- 95. راهنمای جامع توسعه عاملهای هوش مصنوعی
- 96. جمعبندی و گامهای بعدی در AI Agent Development
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.