فلش‌کارت‌های آموزشی بکارگیری خدمات Azure OpenAI برای هوش مصنوعی مولد در برنامه‌های کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بکارگیری خدمات Azure OpenAI برای هوش مصنوعی مولد در برنامه‌های کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 2. مقدمه‌ای بر Azure OpenAI Service
• 3. معماری Azure OpenAI
• 4. دسترسی به مدل‌های زبان بزرگ
• 5. تنظیمات اولیه برای توسعه‌دهندگان
• 6. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 7. مقدمه‌ای بر Prompt Engineering
• 8. اصول نوشتن Promptهای موثر
• 9. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 10. تنظیم پارامترهای مدل
• 11. مدل‌های مختلف Azure OpenAI
• 12. کاربرد مدل‌های تولید متن
• 13. تولید محتوا با GPT-3.5
• 14. تولید محتوا با GPT-4
• 15. تولید خلاصه‌های متنی
• 16. ترجمه ماشینی با Azure OpenAI
• 17. تحلیل احساسات متنی
• 18. استخراج اطلاعات از متن
• 19. ایجاد پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 20. تولید کد با هوش مصنوعی
• 21. توسعه ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 22. طراحی رابط کاربری برای Chatbots
• 23. مدیریت مکالمات در Chatbots
• 24. ارزیابی عملکرد Chatbots
• 25. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتری
• 26. تولید توضیحات محصول
• 27. کمک به نویسندگان و تولیدکنندگان محتوا
• 28. تولید سناریو و فیلمنامه
• 29. خلق اشعار و داستان کوتاه
• 30. شخصی‌سازی محتوا برای کاربران
• 31. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 32. تولید آزمون و تمرین
• 33. کمک به پژوهشگران
• 34. تحلیل داده‌های متنی حجیم
• 35. شناسایی الگوها در متن
• 36. پیش‌بینی روندها با داده‌های متنی
• 37. امنیت و حریم خصوصی در Azure OpenAI
• 38. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 39. پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی
• 40. مقابله با سوءاستفاده از مدل‌ها
• 41. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 42. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 43. شفافیت در استفاده از هوش مصنوعی
• 44. حفاظت از داده‌های حساس
• 45. انطباق با قوانین و مقررات
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های کدنویسی
• 47. تولید کد با استفاده از مدل‌های کد
• 48. تکمیل خودکار کد
• 49. رفع اشکال کد با هوش مصنوعی
• 50. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
• 51. مستندسازی خودکار کد
• 52. استفاده از Azure OpenAI در برنامه‌های وب
• 53. ادغام با فریم‌ورک‌های توسعه وب
• 54. توسعه API برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 55. استفاده در برنامه‌های موبایل
• 56. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 57. مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوش مصنوعی
• 58. مدیریت هزینه‌ها در Azure OpenAI
• 59. مانیتورینگ و لاگ‌گیری
• 60. عیب‌یابی مشکلات رایج
• 61. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 62. کاربرد در پردازش تصویر
• 63. تولید متن از تصاویر
• 64. تحلیل تصاویر با هوش مصنوعی
• 65. تولید توضیحات برای تصاویر
• 66. تولید تصاویر از متن (Text-to-Image)
• 67. ملاحظات فنی در مدل‌های تصاویر
• 68. کاربرد در پردازش صدا
• 69. تبدیل گفتار به متن
• 70. تبدیل متن به گفتار
• 71. تحلیل محتوای صوتی
• 72. کاربرد در زمینه‌های خلاقانه
• 73. طراحی بازی‌های ویدئویی
• 74. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
• 75. کمک به طراحان گرافیک
• 76. توسعه ابزارهای نوآورانه
• 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های سفارشی
• 78. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 79. آماده‌سازی داده‌ها برای Fine-tuning
• 80. فرآیند Fine-tuning
• 81. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 82. کاربرد مدل‌های سفارشی
• 83. مقدمه‌ای بر Azure Machine Learning
• 84. ادغام Azure OpenAI با Azure ML
• 85. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 86. استقرار مدل‌ها در محیط پروداکشن
• 87. پایش و نگهداری مدل‌ها
• 88. آینده هوش مصنوعی مولد
• 89. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 90. تاثیر هوش مصنوعی بر صنایع مختلف
• 91. توسعه مهارت‌های لازم برای آینده
• 92. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 93. کاربردهای پیشرفته در اتوماسیون
• 94. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مکانی
• 95. مدیریت دانش با هوش مصنوعی
• 96. کاربرد در بهداشت و درمان
• 97. هوش مصنوعی در کشاورزی هوشمند
• 98. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 99. مطالعات موردی موفق
• 100. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی