فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای عملی هوش مصنوعی با Google Gemini و NotebookLM برای توسعه‌دهندگان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی هوش مصنوعی با Google Gemini و NotebookLM برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترانسفورمر
• 4. آشنایی با Google Gemini
• 5. قابلیت‌های Gemini Pro
• 6. استفاده از Gemini API
• 7. توسعه برنامه‌های کاربردی با Gemini
• 8. پردازش زبان طبیعی با Gemini
• 9. تولید متن خلاقانه با Gemini
• 10. خلاصه‌سازی متون با Gemini
• 11. ترجمه ماشینی با Gemini
• 12. پاسخ به پرسش‌ها با Gemini
• 13. تحلیل احساسات با Gemini
• 14. طبقه‌بندی متن با Gemini
• 15. استخراج اطلاعات از متن
• 16. شناسایی موجودیت نام‌دار
• 17. استفاده از NotebookLM
• 18. بارگذاری اسناد در NotebookLM
• 19. پرسش و پاسخ از اسناد
• 20. خلاصه‌سازی اسناد با NotebookLM
• 21. تولید محتوا بر اساس اسناد
• 22. تحلیل داده‌های جدولی
• 23. کاربرد Gemini در آموزش
• 24. تولید محتوای آموزشی
• 25. شخصی‌سازی یادگیری
• 26. ارزیابی و بازخورد آموزشی
• 27. کاربرد Gemini در کسب و کار
• 28. اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 29. خدمات مشتری هوشمند
• 30. تحلیل بازار و رقبا
• 31. تولید محتوای بازاریابی
• 32. کاربرد Gemini در پژوهش
• 33. مرور ادبیات علمی
• 34. استخراج مفاهیم کلیدی
• 35. تولید فرضیه‌های پژوهشی
• 36. کمک به نگارش مقالات
• 37. کاربرد Gemini در برنامه‌نویسی
• 38. تولید کد
• 39. اشکال‌زدایی کد
• 40. توضیح کد
• 41. تکمیل کد
• 42. کاربرد Gemini در حقوق
• 43. تحلیل اسناد حقوقی
• 44. پیش‌بینی نتایج پرونده‌ها
• 45. کمک به نگارش لوایح
• 46. کاربرد Gemini در پزشکی
• 47. تحلیل نتایج آزمایشات
• 48. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 49. تولید گزارش‌های پزشکی
• 50. کاربرد Gemini در هنر
• 51. تولید شعر و داستان
• 52. کمک به آهنگسازی
• 53. طراحی ایده‌های هنری
• 54. کاربرد Gemini در رسانه
• 55. تولید خبر
• 56. نوشتن سناریو
• 57. خلاصه‌سازی گزارش‌ها
• 58. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 59. امنیت داده‌ها در استفاده از Gemini
• 60. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 61. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 62. پایش و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 63. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربرد خاص
• 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 65. انتخاب مدل مناسب برای هر وظیفه
• 66. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 67. اصول نوشتن پرامپت‌های مؤثر
• 68. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 69. ارزیابی خروجی مدل‌ها
• 70. عیب‌یابی مشکلات رایج
• 71. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 72. کاربرد مدل‌های چندوجهی
• 73. پردازش تصویر با Gemini
• 74. تولید تصویر با Gemini
• 75. پردازش صدا با Gemini
• 76. ادغام مدل‌های زبانی با سایر فناوری‌ها
• 77. APIهای مرتبط با هوش مصنوعی
• 78. کاربرد بلاک‌چین در AI
• 79. ملاحظات حقوقی و مالکیت معنوی
• 80. مدیریت پروژه‌های AI
• 81. تیم‌سازی برای پروژه‌های AI
• 82. استراتژی‌های استقرار AI
• 83. پایش و نگهداری سیستم‌های AI
• 84. آینده هوش مصنوعی مولد
• 85. روندهای نوظهور در LLMs
• 86. هوش مصنوعی مولد در خدمت تولید محتوای داخلی
• 87. توسعه ابزارهای بومی هوش مصنوعی
• 88. نقش AI در تحقق اهداف ملی
• 89. امنیت سایبری در عصر AI مولد
• 90. مقابله با اخبار جعلی با AI
• 91. کاربرد AI در آموزش مجازی داخلی
• 92. تولید محتوای اسلامی با AI
• 93. پشتیبانی از زبان فارسی در AI
• 94. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از AI
• 95. نقش AI در اقتصاد دانش‌بنیان
• 96. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 97. چالش‌ها و فرصت‌های AI در ایران
• 98. کاربرد AI در مدیریت شهری
• 99. هوش مصنوعی در خدمات دولتی
• 100. آینده مشاغل با ظهور AI