فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت عامل‌های هوش مصنوعی مولد با Vertex AI و Flutter

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت عامل‌های هوش مصنوعی مولد با Vertex AI و Flutter

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. آشنایی با پلتفرم Vertex AI گوگل
• 5. مفاهیم کلیدی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 6. فریم‌ورک Flutter برای توسعه رابط کاربری
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Flutter
• 8. اصول طراحی رابط کاربری در Flutter
• 9. ساخت اولین برنامه Flutter برای تعامل با AI
• 10. مقدمه‌ای بر APIهای Vertex AI
• 11. ارتباط با مدل‌های زبانی از طریق Vertex AI
• 12. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در AI Agent
• 13. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 15. مدل‌سازی زبان و تولید متن
• 16. استفاده از Prompt Engineering برای هدایت مدل
• 17. طراحی Promptهای موثر برای سناریوهای مختلف
• 18. تنظیم پارامترهای مدل برای بهینه‌سازی خروجی
• 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های تنسورفلو و پای‌تورچ
• 20. ادغام مدل‌های تنسورفلو در Flutter
• 21. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در Vertex AI
• 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 23. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 24. فرآیند Fine-tuning مدل در Vertex AI
• 25. ارزیابی عملکرد مدل پس از Fine-tuning
• 26. مفهوم عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents)
• 27. طراحی معماری یک عامل هوش مصنوعی
• 28. اجزای اصلی یک عامل هوش مصنوعی
• 29. مدیریت حافظه و وضعیت در عامل‌های AI
• 30. استفاده از ابزارها و توابع توسط عامل‌های AI
• 31. توسعه عامل‌های پاسخگو به پرسش
• 32. ساخت عامل‌های خلاصه‌کننده متن
• 33. طراحی عامل‌های تولیدکننده محتوا
• 34. عامل‌های ترجمه ماشینی
• 35. عامل‌های تحلیل احساسات
• 36. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعه عامل در Vertex AI
• 37. استفاده از LangChain و مشابه آن
• 38. ادغام LangChain با Flutter
• 39. مدیریت جریان کار (Workflow) در عامل‌های AI
• 40. تشخیص نیت کاربر (Intent Recognition)
• 41. مدیریت مکالمه (Dialogue Management)
• 42. طراحی عامل‌های چندمرحله‌ای
• 43. توسعه عامل‌های مبتنی بر ابزار (Tool-based Agents)
• 44. اتصال عامل‌های AI به منابع داده خارجی
• 45. امنیت در عامل‌های هوش مصنوعی
• 46. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در AI Agent
• 47. مدیریت هزینه‌های استفاده از Vertex AI
• 48. استقرار عامل‌های هوش مصنوعی
• 49. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌های AI
• 50. نظارت و پایش عامل‌های AI
• 51. تست و اشکال‌زدایی عامل‌های هوش مصنوعی
• 52. مقدمه‌ای بر مفاهیم اخلاقی در AI
• 53. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
• 54. کاربردهای پیشرفته عامل‌های هوش مصنوعی
• 55. ساخت دستیارهای شخصی هوشمند
• 56. توسعه ربات‌های پشتیبانی مشتری
• 57. عامل‌های هوش مصنوعی در آموزش
• 58. عامل‌های هوش مصنوعی در سلامت
• 59. عامل‌های هوش مصنوعی در امور مالی
• 60. عامل‌های هوش مصنوعی در حقوق
• 61. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد تصویر
• 62. توسعه عامل‌های تولیدکننده تصویر
• 63. ادغام تولید تصویر در عامل‌های متنی
• 64. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد صدا
• 65. توسعه عامل‌های تولیدکننده صدا
• 66. ادغام تولید صدا در عامل‌های متنی
• 67. مقدمه‌ای بر پردازش گراف
• 68. کاربرد گراف در عامل‌های هوش مصنوعی
• 69. توسعه عامل‌های تحلیل گراف
• 70. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 71. کاربرد یادگیری تقویتی در عامل‌های AI
• 72. توسعه عامل‌های یادگیری تقویتی
• 73. مقدمه‌ای بر مدل‌های توالی به توالی
• 74. کاربرد مدل‌های توالی به توالی در عامل‌ها
• 75. توسعه عامل‌های مبتنی بر توالی
• 76. مبانی معماری ترنسفورمر
• 77. کاربرد ترنسفورمر در عامل‌های AI
• 78. توسعه عامل‌های پیشرفته با ترنسفورمر
• 79. مدیریت خطا و بازخورد در عامل‌های AI
• 80. طراحی رابط کاربری واکنش‌گرا در Flutter
• 81. ارتباط بین Flutter و Backendهای AI
• 82. مفاهیم پایگاه داده برای عامل‌های AI
• 83. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL
• 84. مدیریت داده‌های تنسور در Flutter
• 85. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف منابع
• 86. مقدمه‌ای بر توسعه برنامه‌های موبایل با AI
• 87. کاربردهای AI در اپلیکیشن‌های موبایل
• 88. چالش‌های توسعه AI در موبایل
• 89. مقدمه‌ای بر آینده هوش مصنوعی مولد
• 90. روندها و نوآوری‌های آتی در AI Agent
• 91. طراحی عامل‌های هوش مصنوعی نسل بعد
• 92. اصول توسعه پایدار در AI
• 93. ملاحظات فرهنگی در طراحی AI Agent
• 94. ایجاد تجربه کاربری مطلوب با AI
• 95. راهنمای جامع توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در AI Agent Development