دوره ساخت دستیارهای هوشمند مکالمهمحور با استفاده از Microsoft PromptFlow همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوشمند مکالمهمحور با استفاده از Microsoft PromptFlow
موضوع کلی: فناوری اطلاعات و توسعه نرمافزار
موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر دستیارهای هوشمند مکالمهمحور
- 2. مبانی پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی
- 3. مفهوم و کاربردهای PromptFlow
- 4. نصب و پیکربندی Microsoft PromptFlow
- 5. آشنایی با محیط توسعه PromptFlow
- 6. ایجاد جریانهای کاری (Flows) در PromptFlow
- 7. مبانی ساخت اپلیکیشنهای مکالمهمحور
- 8. کار با دادههای متنی و اسناد PDF
- 9. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 10. انتخاب مدل زبانی مناسب برای کاربردها
- 11. بهینهسازی پرسشها (Prompt Engineering)
- 12. تکنیکهای پیشرفته Prompt Engineering
- 13. مفهوم Embeddings و کاربرد آن
- 14. ایجاد Embeddings برای متون PDF
- 15. ذخیرهسازی Embeddings در پایگاه داده برداری
- 16. مبانی پایگاههای داده برداری
- 17. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
- 18. اتصال PromptFlow به پایگاه داده برداری
- 19. بازیابی اطلاعات مرتبط از پایگاه داده برداری
- 20. مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG)
- 21. پیادهسازی RAG در PromptFlow
- 22. ساخت پرسشگر هوشمند برای PDF
- 23. ارزیابی کیفیت پاسخهای هوش مصنوعی
- 24. مبانی ارزیابی مدلهای زبانی
- 25. معیارهای کمی و کیفی ارزیابی
- 26. ابزارهای ارزیابی در PromptFlow
- 27. تنظیم پارامترهای مدل زبانی
- 28. بهبود دقت و ارتباط پاسخها
- 29. مدیریت حافظه در مکالمات هوشمند
- 30. تکنیکهای حفظ تاریخچه مکالمه
- 31. پیادهسازی حافظه در PromptFlow
- 32. کار با انواع مختلف اسناد (غیر از PDF)
- 33. پردازش اسناد با ساختار پیچیده
- 34. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
- 35. خلاصهسازی متون طولانی
- 36. تولید محتوا بر اساس اسناد
- 37. ساخت چتباتهای تخصصی
- 38. کاربرد در حوزه آموزش و پژوهش
- 39. کاربرد در حوزه خدمات مشتریان
- 40. کاربرد در حوزه حقوقی و قضایی
- 41. کاربرد در حوزه پزشکی و سلامت
- 42. ملاحظات امنیتی در دستیارهای هوشمند
- 43. حفاظت از دادههای حساس کاربران
- 44. پیادهسازی مکانیزمهای احراز هویت
- 45. مدیریت دسترسیها در PromptFlow
- 46. اصول طراحی رابط کاربری برای چتباتها
- 47. تجربه کاربری (UX) در اپلیکیشنهای مکالمهمحور
- 48. تست و اشکالزدایی جریانهای کاری
- 49. بهینهسازی عملکرد و سرعت PromptFlow
- 50. مقیاسپذیری اپلیکیشنهای مکالمهمحور
- 51. مقدمهای بر مفاهیم یادگیری ماشین
- 52. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
- 53. مبانی شبکههای عصبی و یادگیری عمیق
- 54. معماریهای پیشرفته مدلهای زبانی
- 55. مفهوم Fine-tuning مدلهای زبانی
- 56. آموزش مدلهای زبانی بر روی دادههای سفارشی
- 57. کاربرد Fine-tuning در PromptFlow
- 58. مدیریت وابستگیها در پروژههای PromptFlow
- 59. استفاده از Git برای کنترل نسخه
- 60. یکپارچهسازی با ابزارهای CI/CD
- 61. مباحث پیشرفته در RAG
- 62. بهینهسازی بازیابی اطلاعات
- 63. استفاده از تکنیکهای Re-ranking
- 64. مدلهای زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
- 65. کاربرد مدلهای چندوجهی در PromptFlow
- 66. پردازش تصاویر و صدا در کنار متن
- 67. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
- 68. سوگیری در مدلهای زبانی و راههای مقابله
- 69. مسئولیتپذیری در قبال خروجی هوش مصنوعی
- 70. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
- 71. امنیت سایبری در اپلیکیشنهای هوش مصنوعی
- 72. مقدمهای بر امنیت دادهها
- 73. رمزنگاری و حفاظت از اطلاعات
- 74. مدیریت ریسکهای امنیتی
- 75. ارزیابی امنیتی سیستمهای هوش مصنوعی
- 76. استانداردهای توسعه نرمافزار ایمن
- 77. ملاحظات حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی
- 78. مالکیت معنوی محتوای تولیدی هوش مصنوعی
- 79. مسئولیت قانونی خطاها و سوءاستفادهها
- 80. دیپلماسی سایبری و همکاریهای بینالمللی
- 81. آینده هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
- 82. روندهای نوظهور در حوزه LLMs
- 83. چالشهای پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
- 84. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
- 85. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
- 86. اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی
- 87. آموزش و توسعه مهارتهای مورد نیاز
- 88. پروژههای عملی و کاربردی با PromptFlow
- 89. ساخت یک دستیار هوشمند شخصیسازی شده
- 90. طراحی یک سیستم پرسش و پاسخ پیشرفته
- 91. پیادهسازی یک موتور جستجوی معنایی
- 92. توسعه یک ابزار خلاصهسازی خودکار
- 93. ساخت یک سیستم تولید محتوای خلاقانه
- 94. یکپارچهسازی با سرویسهای ابری
- 95. بهینهسازی نهایی جریانهای کاری
- 96. مستندسازی پروژه و اشتراکگذاری
- 97. گزارشدهی و تحلیل نتایج پروژه
- 98. برنامهریزی برای توسعه آتی
- 99. جمعبندی و نگاه به آینده
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.