فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و به‌کارگیری Embeddings با استفاده از APIهای پیشرفته هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و به‌کارگیری Embeddings با استفاده از APIهای پیشرفته هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی
• 4. آشنایی با Embeddings
• 5. کاربردهای Embeddings
• 6. معرفی APIهای پیشرفته هوش مصنوعی
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 8. آشنایی با ساختار APIهای OpenAI
• 9. ارسال درخواست‌های اولیه به API
• 10. دریافت پاسخ از API
• 11. مفهوم توکن و نحوه محاسبه آن
• 12. مدیریت محدودیت‌های API
• 13. انتخاب مدل مناسب برای Embeddings
• 14. تنظیم پارامترهای مدل
• 15. ساخت Embeddings برای متون ساده
• 16. تحلیل Embeddings تولید شده
• 17. مقایسه Embeddings مدل‌های مختلف
• 18. کاربرد Embeddings در جستجوی معنایی
• 19. پیاده‌سازی جستجوی معنایی ساده
• 20. بهبود دقت جستجوی معنایی
• 21. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 22. کاربرد Embeddings در خوشه‌بندی متون
• 23. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 24. پیاده‌سازی خوشه‌بندی با Embeddings
• 25. تحلیل نتایج خوشه‌بندی
• 26. کاربرد Embeddings در طبقه‌بندی متون
• 27. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 28. پیاده‌سازی طبقه‌بندی با Embeddings
• 29. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 30. کاربرد Embeddings در تشخیص شباهت متون
• 31. محاسبه شباهت بین دو متن
• 32. تنظیم آستانه شباهت
• 33. کاربرد Embeddings در خلاصه‌سازی متون
• 34. روش‌های خلاصه‌سازی
• 35. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با Embeddings
• 36. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها
• 37. کاربرد Embeddings در تشخیص احساسات
• 38. تحلیل احساسات متون
• 39. پیاده‌سازی تشخیص احساسات با Embeddings
• 40. کاربرد Embeddings در شناسایی موضوعات
• 41. استخراج موضوعات کلیدی از متون
• 42. پیاده‌سازی شناسایی موضوعات با Embeddings
• 43. کاربرد Embeddings در پرسش و پاسخ
• 44. ساخت سیستم پرسش و پاسخ ساده
• 45. بهبود دقت سیستم پرسش و پاسخ
• 46. کاربرد Embeddings در ترجمه ماشینی
• 47. مبانی ترجمه ماشینی
• 48. پیاده‌سازی ترجمه با Embeddings
• 49. کاربرد Embeddings در تولید متن
• 50. تولید متن خلاقانه
• 51. پیاده‌سازی تولید متن با Embeddings
• 52. کاربرد Embeddings در تشخیص اسپم
• 53. شناسایی ایمیل‌های اسپم
• 54. پیاده‌سازی تشخیص اسپم با Embeddings
• 55. کاربرد Embeddings در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 56. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 57. پیاده‌سازی تحلیل با Embeddings
• 58. کاربرد Embeddings در سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. ساخت سیستم توصیه‌گر ساده
• 60. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر
• 61. کاربرد Embeddings در پردازش داده‌های ساختاریافته
• 62. یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 63. پیاده‌سازی پردازش با Embeddings
• 64. کاربرد Embeddings در تحلیل داده‌های علمی
• 65. استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 66. پیاده‌سازی تحلیل با Embeddings
• 67. کاربرد Embeddings در تحلیل داده‌های حقوقی
• 68. شناسایی اسناد حقوقی مرتبط
• 69. پیاده‌سازی تحلیل با Embeddings
• 70. کاربرد Embeddings در تحلیل داده‌های پزشکی
• 71. استخراج اطلاعات از پرونده‌های پزشکی
• 72. پیاده‌سازی تحلیل با Embeddings
• 73. کاربرد Embeddings در تحلیل داده‌های مالی
• 74. شناسایی الگوهای مالی
• 75. پیاده‌سازی تحلیل با Embeddings
• 76. کاربرد Embeddings در تحلیل داده‌های آموزشی
• 77. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 78. پیاده‌سازی تحلیل با Embeddings
• 79. کاربرد Embeddings در تحلیل داده‌های فرهنگی
• 80. شناسایی گرایش‌های فرهنگی
• 81. پیاده‌سازی تحلیل با Embeddings
• 82. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از API
• 83. مدیریت تاریخچه درخواست‌ها
• 84. پیاده‌سازی کش برای Embeddings
• 85. استفاده از Embeddings در برنامه‌های کاربردی وب
• 86. ساخت رابط کاربری برای Embeddings
• 87. یکپارچه‌سازی با فریم‌ورک‌های وب
• 88. استفاده از Embeddings در برنامه‌های دسکتاپ
• 89. ساخت رابط کاربری دسکتاپ
• 90. یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های دسکتاپ
• 91. استفاده از Embeddings در برنامه‌های موبایل
• 92. ساخت رابط کاربری موبایل
• 93. یکپارچه‌سازی با SDKهای موبایل
• 94. ملاحظات امنیتی در استفاده از API
• 95. حفاظت از کلیدهای API
• 96. مدیریت دسترسی‌ها
• 97. ملاحظات اخلاقی در استفاده از Embeddings
• 98. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 99. تفسیرپذیری Embeddings
• 100. چالش‌های Embeddings در زبان فارسی