فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت برنامه‌های هوشمند با Spring Boot و هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوشمند با Spring Boot و هوش مصنوعی

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

موضوع میانی: ادغام هوش مصنوعی در فریم‌ورک‌های جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 3. معرفی Spring Boot برای توسعه برنامه‌های هوشمند
• 4. پیکربندی اولیه Spring Boot
• 5. اصول طراحی برنامه‌های کاربردی با Spring Boot
• 6. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان
• 7. یادگیری ماشین و انواع آن
• 8. یادگیری نظارت شده و کاربردهای آن
• 9. یادگیری نظارت نشده و کاربردهای آن
• 10. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
• 11. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 12. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 13. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. کاربرد NLP در برنامه‌های کاربردی
• 15. بینایی ماشین و کاربردهای آن
• 16. ادغام هوش مصنوعی در Spring Boot
• 17. معرفی کتابخانه Spring AI
• 18. پیکربندی Spring AI در پروژه Spring Boot
• 19. اولین گام‌ها با Spring AI
• 20. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان
• 22. کار با Prompt Engineering
• 23. تولید متن با استفاده از LLMs
• 24. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 25. ترجمه ماشینی با LLMs
• 26. تحلیل احساسات متن با LLMs
• 27. پرسش و پاسخ از اسناد با LLMs
• 28. استفاده از مدل‌های بینایی ماشین
• 29. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 30. طبقه‌بندی تصاویر
• 31. تولید تصاویر با مدل‌های مولد
• 32. استفاده از مدل‌های صوتی
• 33. تشخیص گفتار
• 34. تبدیل متن به گفتار
• 35. امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی
• 37. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 38. ارزیابی و مانیتورینگ مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در Spring Boot
• 40. استفاده از Spring Cloud برای معماری‌های توزیع شده
• 41. طراحی API برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 42. مدیریت داده‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 43. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 44. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های مرتبط با هوش مصنوعی
• 45. تست برنامه‌های هوشمند
• 46. تست واحد برای کامپوننت‌های هوش مصنوعی
• 47. تست یکپارچه‌سازی با سرویس‌های هوش مصنوعی
• 48. اصول DevOps برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 49. کانتینرسازی با Docker
• 50. ارکستراسیون با Kubernetes
• 51. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 52. نظارت و لاگ‌گیری در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 53. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 54. مدیریت خطا در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 55. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی
• 56. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 57. معماری‌های مدرن برای برنامه‌های هوشمند
• 58. استفاده از میکروسرویس‌ها
• 59. ارتباط ناهمزمان با صف‌های پیام
• 60. مدیریت حالت در برنامه‌های توزیع شده
• 61. امنیت در معماری‌های میکروسرویس
• 62. قوانین و مقررات در حوزه هوش مصنوعی
• 63. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 64. مدل‌های هوش مصنوعی اخلاقی
• 65. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی (مطابق مقررات)
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت (مطابق پروتکل‌ها)
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتری
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندها
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان
• 71. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 72. مطالعات موردی موفق در ادغام هوش مصنوعی
• 73. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 74. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 75. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
• 76. یادگیری فدرال
• 77. هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی
• 78. پروژه‌های عملی با Spring Boot و هوش مصنوعی
• 79. طراحی یک دستیار مجازی با Spring Boot
• 80. ساخت یک سیستم توصیه‌گر
• 81. پیاده‌سازی یک ابزار تحلیل احساسات
• 82. توسعه یک سیستم تشخیص تصویر ساده
• 83. ساخت یک ابزار خلاصه‌سازی اخبار
• 84. ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی خارجی
• 85. مدیریت کلیدهای API
• 86. خط مشی‌های دسترسی امن
• 87. کاربرد Spring Security در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 88. اصول طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های هوشمند
• 89. تجربه کاربری (UX) در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 90. مستندسازی فنی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 91. آخرین به‌روزرسانی‌ها در Spring AI
• 92. نکات پیشرفته در استفاده از LLMs
• 93. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 94. استفاده از مدل‌های تخصصی هوش مصنوعی
• 95. ملاحظات فرهنگی در توسعه هوش مصنوعی
• 96. آموزش مداوم در حوزه هوش مصنوعی