فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت اپلیکیشن‌های موبایل پیشرفته با Flutter و هوش مصنوعی مولد Google

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن‌های موبایل پیشرفته با Flutter و هوش مصنوعی مولد Google

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن‌های موبایل با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه اپلیکیشن‌های موبایل
• 2. اصول اولیه Flutter
• 3. ساختار پروژه‌های Flutter
• 4. مبانی زبان Dart برای Flutter
• 5. کامپوننت‌های UI در Flutter
• 6. مدیریت وضعیت در Flutter
• 7. کار با داده‌ها در Flutter
• 8. شبکه‌سازی و API در Flutter
• 9. پایگاه‌های داده محلی در Flutter
• 10. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 11. اصول تجربه کاربری (UX)
• 12. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 13. معرفی Google Gemini
• 14. معرفی Vertex AI Agent Builder
• 15. مفاهیم پایه‌ای ساخت عامل هوش مصنوعی
• 16. طراحی معماری عامل هوش مصنوعی
• 17. پیاده‌سازی عامل هوش مصنوعی با Vertex AI
• 18. ادغام Gemini با عامل هوش مصنوعی
• 19. ساخت رابط کاربری برای عامل هوش مصنوعی
• 20. مدیریت مکالمات با عامل هوش مصنوعی
• 21. تست و ارزیابی عامل هوش مصنوعی
• 22. استقرار عامل هوش مصنوعی
• 23. ملاحظات امنیتی در توسعه عامل هوش مصنوعی
• 24. بهینه‌سازی عملکرد عامل هوش مصنوعی
• 25. پردازش زبان طبیعی (NLP) در عامل هوش مصنوعی
• 26. آموزش مدل‌های زبان کوچک (Fine-tuning)
• 27. کار با Embeddings و Vector Databases
• 28. تولید محتوا با هوش مصنوعی مولد
• 29. کاربرد هوش مصنوعی مولد در اپلیکیشن‌ها
• 30. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 32. پردازش تصویر با هوش مصنوعی
• 33. تشخیص و تحلیل الگوها
• 34. تولید تصاویر و ویدئوها
• 35. کاربردهای هوش مصنوعی در بازی‌سازی موبایل
• 36. هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های آموزشی
• 37. هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های سلامت
• 38. هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های مالی
• 39. هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های تجارت الکترونیک
• 40. اصول برنامه‌نویسی امن
• 41. حفاظت از داده‌های کاربر
• 42. مدیریت احراز هویت و مجوزها
• 43. پیاده‌سازی احراز هویت دو مرحله‌ای
• 44. اصول توسعه پایدار
• 45. روش‌های تست خودکار
• 46. تست واحد (Unit Testing)
• 47. تست ادغام (Integration Testing)
• 48. تست رابط کاربری (UI Testing)
• 49. مدیریت خطا و استثنائات
• 50. اصول دیباگینگ (Debugging)
• 51. بهینه‌سازی مصرف باتری
• 52. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 53. بهینه‌سازی سرعت بارگذاری اپلیکیشن
• 54. اصول طراحی اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر
• 55. معماری‌های نرم‌افزاری رایج
• 56. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 57. بررسی الگوهای طراحی در Flutter
• 58. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management)
• 59. اصول CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 60. پیاده‌سازی CI/CD برای اپلیکیشن‌های موبایل
• 61. ابزارهای CI/CD
• 62. استقرار اپلیکیشن در فروشگاه‌ها
• 63. بهینه‌سازی برای فروشگاه‌های اپلیکیشن (ASO)
• 64. تحلیل رفتار کاربر
• 65. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های کاربر
• 66. اصول حریم خصوصی داده‌ها
• 67. مطابقت با قوانین حفاظت از داده‌ها
• 68. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 69. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 70. راهکارهای کاهش سوگیری
• 71. شفافیت در هوش مصنوعی
• 72. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 73. آینده توسعه اپلیکیشن‌های موبایل با هوش مصنوعی
• 74. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه بدون کد/کم کد
• 76. پلتفرم‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 77. استفاده از سرویس‌های ابری Google Cloud
• 78. مدیریت منابع در Google Cloud
• 79. امنیت در Google Cloud
• 80. اصول DevOps
• 81. فرهنگ DevOps
• 82. ابزارهای DevOps
• 83. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار
• 84. بررسی معماری‌های Microservices
• 85. مزایا و معایب Microservices
• 86. پیاده‌سازی Microservices در Flutter
• 87. ملاحظات عملکردی در Microservices
• 88. اصول برنامه‌نویسی واکنش‌گرا (Reactive Programming)
• 89. کاربرد Reactive Programming در Flutter
• 90. کتابخانه‌های Reactive در Dart
• 91. مدیریت جریان داده‌ها
• 92. ساخت APIهای GraphQL
• 93. مقایسه REST و GraphQL
• 94. اصول تست نفوذ (Penetration Testing)
• 95. تست نفوذ در اپلیکیشن‌های موبایل
• 96. ابزارهای تست نفوذ
• 97. گزارش‌دهی امنیتی
• 98. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربردهای آن
• 99. هوش مصنوعی و بلاک‌چین
• 100. کاربردهای ترکیبی هوش مصنوعی و بلاک‌چین