فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی دستیار آموزشی شخصی با مدل Deepseek و JavaScript

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی دستیار آموزشی شخصی با مدل Deepseek و JavaScript

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ساخت دستیارهای هوشمند با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 2. مبانی زبان برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت
• 3. ساختار داده‌ها در جاوا اسکریپت
• 4. الگوریتم‌های پایه در جاوا اسکریپت
• 5. مفاهیم شی‌گرایی در جاوا اسکریپت
• 6. مدیریت خطا و استثنا در جاوا اسکریپت
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 8. معماری مدل‌های زبان بزرگ
• 9. اصول پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 10. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در آموزش
• 11. آشنایی با مدل Deepseek
• 12. معماری مدل Deepseek
• 13. آموزش مدل Deepseek
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل Deepseek
• 15. کاربرد Deepseek در ساخت دستیار آموزشی
• 16. مقدمه‌ای بر توسعه وب با جاوا اسکریپت
• 17. کار با API ها در جاوا اسکریپت
• 18. ارتباط با سرور در جاوا اسکریپت
• 19. مدیریت وضعیت در برنامه‌های جاوا اسکریپت
• 20. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 21. اصول تجربه کاربری (UX)
• 22. ساخت رابط کاربری دستیار آموزشی
• 23. اتصال رابط کاربری به مدل Deepseek
• 24. ارسال درخواست به مدل Deepseek
• 25. دریافت و پردازش پاسخ از Deepseek
• 26. پیاده‌سازی منطق دستیار آموزشی
• 27. مدیریت مکالمه با کاربر
• 28. ذخیره‌سازی تاریخچه مکالمات
• 29. تنظیمات شخصی‌سازی دستیار آموزشی
• 30. ارزیابی عملکرد دستیار آموزشی
• 31. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 32. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 33. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 34. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 35. معماری‌های شبکه‌های عصبی (CNN, RNN)
• 36. ترنسفورمرها در یادگیری عمیق
• 37. آشنایی با مفاهیم Embeddings
• 38. استفاده از Embeddings در NLP
• 39. مدل‌های زبانی آماری
• 40. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 41. تفاوت مدل‌های زبانی آماری و عصبی
• 42. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 43. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
• 44. معیارهای مربوط به تولید متن
• 45. انتقال دانش (Transfer Learning) در NLP
• 46. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 47. استفاده از کتابخانه‌های NLP در پایتون (برای مقایسه)
• 48. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه وب (مانند Node.js)
• 49. نصب و پیکربندی Node.js
• 50. مدیریت بسته‌ها با npm
• 51. ساخت سرور با Express.js
• 52. مسیریابی (Routing) در Express.js
• 53. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در Express.js
• 54. کار با پایگاه داده‌ها (مانند PostgreSQL)
• 55. طراحی شمای پایگاه داده
• 56. اتصال Node.js به PostgreSQL
• 57. ذخیره و بازیابی اطلاعات کاربر
• 58. امنیت در توسعه وب
• 59. احراز هویت و مجوز دسترسی
• 60. مدیریت جلسات (Sessions)
• 61. مقدمه‌ای بر مفاهیم ابری (Cloud Computing)
• 62. خدمات ابری برای استقرار نرم‌افزار
• 63. استفاده از سرویس‌های ابری برای میزبانی دستیار
• 64. مقدمه‌ای بر DevOps
• 65. اصول CI/CD
• 66. خودکارسازی فرآیندهای توسعه و استقرار
• 67. مستندسازی پروژه
• 68. نوشتن مستندات فنی
• 69. مستندسازی API
• 70. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 71. مسائل مربوط به سوگیری در مدل‌های زبان
• 72. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 73. شفافیت در عملکرد دستیار هوشمند
• 74. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 75. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها
• 76. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 77. موازنه بار (Load Balancing)
• 78. مدیریت حافظه پنهان (Caching)
• 79. بهینه‌سازی عملکرد کد جاوا اسکریپت
• 80. بهینه‌سازی درخواست‌های API
• 81. روش‌های تست نرم‌افزار
• 82. تست واحد (Unit Testing)
• 83. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 84. تست پذیرش (Acceptance Testing)
• 85. اصول طراحی بازی‌وارسازی (Gamification) در آموزش
• 86. کاربرد بازی‌وارسازی در دستیار آموزشی
• 87. ارائه بازخورد مؤثر به کاربر
• 88. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
• 89. مدیریت اهداف یادگیری
• 90. ارزیابی پیشرفت تحصیلی کاربر
• 91. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 92. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوا
• 93. ملاحظات اخلاقی در تولید محتوای خودکار
• 94. مبانی تحلیل داده‌های کاربر
• 95. استفاده از داده‌ها برای بهبود دستیار
• 96. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در ایران
• 97. چارچوب‌های قانونی هوش مصنوعی در ایران
• 98. رویکرد بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
• 99. استانداردهای اسلامی در توسعه نرم‌افزار
• 100. ملاحظات شرعی در جمع‌آوری و پردازش داده