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 اپلیکیشن

موضوع میانی: توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و عامل‌های هوشمند
• 2. مبانی توسعه عامل‌های هوشمند
• 3. معرفی پلتفرم Vertex AI
• 4. معرفی فریم‌ورک Flutter
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 6. آشنایی با اصول یادگیری ماشین
• 7. انواع مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 8. توسعه عامل‌های مبتنی بر متن
• 9. کار با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 10. مفاهیم کلیدی در LLMs
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 12. اصول مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 13. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای عامل‌های مولد
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های مولد متن
• 15. توسعه عامل‌های مبتنی بر تصویر
• 16. کار با مدل‌های تولید تصویر
• 17. تکنیک‌های تولید تصویر با کیفیت
• 18. ویرایش و دستکاری تصاویر با هوش مصنوعی
• 19. مفاهیم شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 20. توسعه عامل‌های مبتنی بر صدا
• 21. کار با مدل‌های سنتز صدا
• 22. تولید و تشخیص گفتار
• 23. کاربرد عامل‌های هوشمند در پردازش صوت
• 24. توسعه عامل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 25. ترکیب مدل‌های متنی، تصویری و صوتی
• 26. معماری عامل‌های هوشمند چندوجهی
• 27. کار با APIهای Vertex AI
• 28. اتصال عامل‌ها به سرویس‌های ابری
• 29. استفاده از پایگاه داده در عامل‌های هوشمند
• 30. مدیریت وضعیت (State Management) در عامل‌ها
• 31. اصول طراحی رابط کاربری (UI) با Flutter
• 32. توسعه کامپوننت‌های UI برای عامل‌ها
• 33. پیمایش (Navigation) در اپلیکیشن‌های Flutter
• 34. مدیریت خطا و استثنا در عامل‌ها
• 35. تست و اشکال‌زدایی عامل‌های هوشمند
• 36. روش‌های تست واحد (Unit Testing)
• 37. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 38. استقرار (Deployment) عامل‌های هوشمند
• 39. استقرار عامل‌ها بر روی پلتفرم‌های ابری
• 40. مدیریت چرخه عمر عامل‌ها
• 41. امنیت در توسعه عامل‌های هوشمند
• 42. اصول حفاظت از داده‌ها
• 43. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 44. شفافیت و توضیح‌پذیری در عامل‌های هوشمند
• 45. تمرین عملی: ساخت یک عامل پاسخگو
• 46. تمرین عملی: ساخت یک عامل تولید کننده تصویر
• 47. تمرین عملی: ساخت یک عامل خلاصه‌ساز متن
• 48. تمرین عملی: ساخت یک عامل ترجمه
• 49. تمرین عملی: ساخت یک عامل تولید کننده کد
• 50. مقدمه‌ای بر معماری‌های پیشرفته عامل‌ها
• 51. طراحی عامل‌های با قابلیت یادگیری مستمر
• 52. کار با حافظه در عامل‌های هوشمند
• 53. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval)
• 54. توسعه عامل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-based)
• 55. ادغام با گراف‌های دانش
• 56. مدیریت دانش در عامل‌های هوشمند
• 57. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها
• 58. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 59. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده
• 60. نظارت (Monitoring) بر عملکرد عامل‌ها
• 61. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها (Logs)
• 62. بهبود مستمر عامل‌ها بر اساس بازخورد
• 63. موضوعات پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 66. ترنسفورمرها (Transformers)
• 67. توکن‌سازی (Tokenization) و جاسازی (Embeddings)
• 68. مدل‌های زبانی پیش‌زمینه (Pre-trained Language Models)
• 69. معماری‌های مولد پیشرفته
• 70. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) در مدل‌های مولد
• 71. تولید متن خلاقانه
• 72. تولید داستان و شعر
• 73. تولید محتوای بازاریابی
• 74. کاربرد عامل‌ها در آموزش
• 75. توسعه دستیاران آموزشی هوشمند
• 76. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 77. کاربرد عامل‌ها در سلامت
• 78. دستیاران تشخیصی هوشمند
• 79. تولید گزارش‌های پزشکی
• 80. کاربرد عامل‌ها در امور مالی
• 81. تحلیلگر بازار سهام هوشمند
• 82. سیستم‌های مدیریت ریسک
• 83. کاربرد عامل‌ها در خدمات مشتری
• 84. چت‌بات‌های پیشرفته
• 85. سیستم‌های پشتیبانی خودکار
• 86. اصول طراحی تعامل انسان و عامل (HCI)
• 87. بازخورد بصری و صوتی در عامل‌ها
• 88. شخصیت‌پردازی عامل‌های هوشمند
• 89. مدیریت انتظارات کاربر
• 90. ملاحظات قانونی در توسعه عامل‌ها
• 91. حقوق مالکیت فکری محتوای مولد
• 92. حریم خصوصی کاربران
• 93. استانداردهای صنعتی برای عامل‌های هوشمند
• 94. آینده عامل‌های هوش مصنوعی مولد
• 95. روندهای تحقیقاتی جدید
• 96. چالش‌های پیش رو در توسعه عامل‌ها
• 97. گزارش‌نویسی فنی
• 98. مستندسازی پروژه
• 99. ارائه نتایج پروژه
• 100. جمع‌بندی مباحث آموخته شده