فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت دستیار هوشمند شخصی با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته در زبان برنامه‌نویسی Go

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیار هوشمند شخصی با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته در زبان برنامه‌نویسی Go

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ابزارهای توسعه هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با Go
• 2. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معرفی DeepSeek و قابلیت‌های آن
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه Go
• 6. اولین گام‌ها در برنامه‌نویسی Go
• 7. ساختار داده‌ها در Go
• 8. الگوریتم‌ها و پیچیدگی محاسباتی
• 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 10. معماری ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
• 11. پردازش زبان طبیعی (NLP) در Go
• 12. کار با رشته‌ها و توکن‌سازی
• 13. ساخت واژگان و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 14. مدل‌های زبانی خودبازگشتی (RNNs)
• 15. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (LSTMs)
• 16. شبکه‌های حافظه کوتاه-مدت (GRUs)
• 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
• 18. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 20. استفاده از APIهای مدل‌های زبانی
• 21. طراحی معماری دستیار هوشمند شخصی
• 22. مدیریت حافظه و تاریخچه مکالمات
• 23. پردازش ورودی کاربر
• 24. تولید پاسخ‌های متناسب با زمینه
• 25. ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 26. تست و اشکال‌زدایی دستیار هوشمند
• 27. بهینه‌سازی عملکرد دستیار هوشمند
• 28. امنیت در توسعه دستیار هوشمند
• 29. حریم خصوصی کاربران
• 30. مقررات مربوط به داده‌های کاربران
• 31. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 32. کار با داده‌های متنی
• 33. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش
• 34. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 35. آموزش مدل‌های زبانی سفارشی
• 36. ارزیابی مدل‌های زبانی آموزش‌دیده
• 37. مدل‌های زبانی مولد پیشرفته
• 38. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای تولید متن
• 39. تنظیم پارامترهای مدل زبانی
• 40. استفاده از کتابخانه‌های Go برای NLP
• 41. چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی در Go
• 42. مدیریت وابستگی‌ها در Go
• 43. ساخت API برای دستیار هوشمند
• 44. انتشار دستیار هوشمند به عنوان سرویس
• 45. کار با پایگاه‌های داده برای ذخیره اطلاعات
• 46. ذخیره‌سازی تاریخچه مکالمات
• 47. مدیریت پروفایل کاربران
• 48. شخصی‌سازی پاسخ‌ها بر اساس پروفایل
• 49. کار با فایل‌های پیکربندی
• 50. مدیریت خطاها در برنامه‌های Go
• 51. لاگ‌گیری (Logging) در برنامه‌های Go
• 52. نظارت بر عملکرد دستیار هوشمند
• 53. مقیاس‌پذیری دستیار هوشمند
• 54. معرفی الگوریتم‌های جستجو در مدل‌های زبانی
• 55. تکنیک‌های Decoding پیشرفته
• 56. استفاده از مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
• 57. تنظیم دقیق مدل برای وظایف خاص
• 58. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 59. کمک به برنامه‌نویسان با دستیار هوشمند
• 60. تولید مستندات فنی
• 61. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 62. خلاصه‌سازی متن
• 63. تحلیل احساسات متن
• 64. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 65. پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 66. ساخت ربات‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی
• 67. رابط کاربری برای دستیار هوشمند
• 68. تجربه کاربری (UX) در دستیار هوشمند
• 69. جمع‌آوری بازخورد کاربران
• 70. بهبود مستمر دستیار هوشمند
• 71. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 72. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های زبانی
• 73. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای NLP
• 74. پردازش موازی در Go
• 75. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
• 76. مدیریت منابع سیستم
• 77. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده
• 78. ساخت سیستم‌های توزیع‌شده با Go
• 79. امنیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 80. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 81. استانداردهای توسعه نرم‌افزار ایمن
• 82. اخلاق در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 83. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 84. دستیار هوشمند برای آموزش زبان
• 85. دستیار هوشمند برای یادگیری مفاهیم علمی
• 86. دستیار هوشمند برای برنامه‌ریزی شخصی
• 87. ملاحظات حقوقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 88. قوانین کپی‌رایت و مالکیت معنوی
• 89. احترام به حقوق تولیدکنندگان محتوا
• 90. شفافیت در عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 91. خودکارسازی وظایف اداری
• 92. دستیار هوشمند برای مدیریت پروژه‌ها
• 93. توسعه آینده دستیار هوشمند شخصی
• 94. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
• 95. آینده مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 96. نکات تکمیلی در برنامه‌نویسی Go
• 97. یادگیری عمیق‌تر در پردازش زبان طبیعی
• 98. گسترش قابلیت‌های دستیار هوشمند
• 99. پروژه‌های عملی برای تمرین بیشتر
• 100. جمع‌بندی مباحث کلیدی