فلش‌کارت‌های آموزشی OpenAI API: گام به گام به سوی هوش مصنوعی مولد

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب OpenAI API: گام به گام به سوی هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: OpenAI API

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با OpenAI
• 3. نقش OpenAI API در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 4. مزایای استفاده از OpenAI API
• 5. موارد استفاده کلیدی هوش مصنوعی مولد
• 6. پیش نیازها برای شروع
• 7. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 8. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 9. آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 10. آشنایی با مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. تفاوت مدل های زبانی مولد با مدل های زبانی پیش بینی کننده
• 12. معماری های کلیدی در مدل های زبانی (مانند ترنسفورمرها)
• 13. مبانی کارکرد ترنسفورمرها
• 14. توکن سازی (Tokenization)
• 15. مقدمه ای بر API ها
• 16. نحوه ارتباط با API ها
• 17. پروتکل HTTP
• 18. متدهای HTTP (GET, POST, etc.)
• 19. کدهای وضعیت HTTP
• 20. JSON چیست؟
• 21. ساختار داده JSON
• 22. ارسال و دریافت داده با JSON
• 23. مقدمه ای بر OpenAI API
• 24. نحوه ثبت نام در OpenAI
• 25. دریافت کلید API
• 26. امنیت کلید API
• 27. محیط توسعه (Development Environment)
• 28. نصب Python
• 29. نصب کتابخانه `openai`
• 30. راه اندازی اولین درخواست به OpenAI API
• 31. آشنایی با نقطه پایانی (Endpoint) Completions
• 32. پارامترهای اصلی در Completions API (model, prompt, max_tokens, temperature, top_p)
• 33. توضیح پارامتر `model`
• 34. توضیح پارامتر `prompt`
• 35. نوشتن اولین Prompt
• 36. تاثیر `max_tokens` بر خروجی
• 37. تاثیر `temperature` بر خلاقیت خروجی
• 38. تاثیر `top_p` بر تنوع خروجی
• 39. اجرای مثال های عملی با Completions API
• 40. بررسی پاسخ دریافتی از API
• 41. مدیریت خطاها در درخواست های API
• 42. آشنایی با مفهوم Embeddings
• 43. کاربرد Embeddings در جستجو و بازیابی اطلاعات
• 44. کاربرد Embeddings در طبقه بندی متن
• 45. کاربرد Embeddings در خوشه بندی متن
• 46. نقطه پایانی Embeddings
• 47. پارامترهای Embeddings API (model, input)
• 48. نوشتن Prompt برای Embeddings
• 49. دریافت بردارهای Embeddings
• 50. مقایسه Embeddings با استفاده از فاصله کسینوس (Cosine Similarity)
• 51. مثال عملی با Embeddings برای جستجوی معنایی
• 52. آشنایی با مدل های Chat Completions
• 53. تفاوت Chat Completions با Completions API
• 54. نقش سیستم پیام (System Message)
• 55. نقش پیام های کاربر (User Message)
• 56. نقش پیام های دستیار (Assistant Message)
• 57. ساختار پیام ها در Chat Completions
• 58. نوشتن Prompt برای Chat Completions
• 59. مثال عملی با Chat Completions برای مکالمه
• 60. مدیریت تاریخچه مکالمه
• 61. استفاده از `role` و `content` در پیام ها
• 62. تنظیم شخصیت (Persona) برای دستیار با System Message
• 63. بهبود کیفیت پاسخ ها با تنظیم دقیق Prompt
• 64. تکنیک های Prompt Engineering
• 65. Few-shot Prompting
• 66. Zero-shot Prompting
• 67. Chain-of-Thought Prompting
• 68. Tree-of-Thoughts Prompting
• 69. Self-Consistency Prompting
• 70. Zero-shot CoT Prompting
• 71. آموزش Prompting برای وظایف خاص
• 72. Prompting برای خلاصه سازی متن
• 73. Prompting برای ترجمه متن
• 74. Prompting برای تولید کد
• 75. Prompting برای پاسخ به سوالات
• 76. Prompting برای ایده پردازی
• 77. Prompting برای نگارش خلاقانه
• 78. Prompting برای تولید محتوای بازاریابی
• 79. Prompting برای تحلیل احساسات
• 80. Prompting برای استخراج اطلاعات
• 81. Prompting برای تشخیص موضوع
• 82. Prompting برای بازنویسی متن
• 83. Prompting برای تصحیح گرامری
• 84. Prompting برای تولید شعر
• 85. Prompting برای تولید داستان
• 86. Prompting برای تولید نمایشنامه
• 87. Prompting برای تولید سناریو
• 88. Prompting برای تولید دیالوگ
• 89. Prompting برای تولید نام محصول
• 90. Prompting برای تولید شعار تبلیغاتی
• 91. Prompting برای نوشتن ایمیل
• 92. Prompting برای نوشتن پست وبلاگ
• 93. Prompting برای نوشتن پست شبکه اجتماعی
• 94. Prompting برای تولید تیتر خبر
• 95. Prompting برای تولید توضیحات محصول
• 96. Prompting برای تولید پرسش و پاسخ متداول (FAQ)
• 97. Prompting برای بازی سازی
• 98. Prompting برای آموزش
• 99. Prompting برای مشاوره
• 100. Prompting برای تحلیل داده