فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی دستیاران هوشمند با پشتیبانی از حجم بالای اسناد با استفاده از APIهای OpenAI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی دستیاران هوشمند با پشتیبانی از حجم بالای اسناد با استفاده از APIهای OpenAI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و دستیاران هوشمند

موضوع میانی: توسعهٔ دستیاران هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دستیاران هوشمند و هوش مصنوعی
• 2. اصول اولیهٔ مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. تکامل مدل‌های زبانی
• 5. کاربردهای دستیاران هوشمند
• 6. مبانی بازیابی اطلاعات
• 7. مفهوم بازیابی افزوده (RAG)
• 8. مزایای RAG در دستیاران هوشمند
• 9. معماری پایهٔ RAG
• 10. مولفه‌های کلیدی سیستم RAG
• 11. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 12. توکن‌سازی و نمایه‌سازی اسناد
• 13. بردار سازی متن (Text Embedding)
• 14. مدل‌های بردار سازی متن
• 15. پایگاه‌های دادهٔ برداری (Vector Databases)
• 16. معرفی پایگاه‌های دادهٔ برداری
• 17. انتخاب پایگاه دادهٔ برداری مناسب
• 18. APIهای OpenAI
• 19. معرفی APIهای OpenAI
• 20. کار با مدل‌های زبانی OpenAI
• 21. تولید متن با استفاده از APIهای OpenAI
• 22. تنظیم پارامترهای مدل در OpenAI
• 23. کار با Embeddings API در OpenAI
• 24. ایجاد و جستجوی Embeddings
• 25. چارچوب‌های توسعهٔ دستیار هوشمند
• 26. مبانی توسعهٔ نرم‌افزار
• 27. اصول مهندسی نرم‌افزار
• 28. معرفی LangChain
• 29. مولفه‌های LangChain
• 30. مدل‌ها در LangChain
• 31. چِین‌ها (Chains) در LangChain
• 32. ماموریت‌ها (Agents) در LangChain
• 33. ابزارها (Tools) در LangChain
• 34. حافظه (Memory) در LangChain
• 35. مدیریت وضعیت در دستیاران هوشمند
• 36. کار با حافظه در LangChain
• 37. مفهوم LLM Orchestration
• 38. ابزارهای Orchestration
• 39. طراحی جریان کاری دستیار هوشمند
• 40. پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند ساده
• 41. اتصال به پایگاه دادهٔ برداری
• 42. جستجوی اسناد مرتبط
• 43. تولید پاسخ بر اساس اسناد بازیابی شده
• 44. مدیریت پرسش‌های پیچیده
• 45. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 46. بهبود دقت بازیابی اطلاعات
• 47. تنظیمات پیشرفتهٔ پایگاه دادهٔ برداری
• 48. بهینه‌سازی Embeddings
• 49. تکنیک‌های پیشرفتهٔ RAG
• 50. بازیابی چندمرحله‌ای (Multi-hop Retrieval)
• 51. ترکیب مدل‌های زبانی و RAG
• 52. ارزیابی عملکرد دستیاران هوشمند
• 53. معیارهای ارزیابی
• 54. روش‌های ارزیابی دستی
• 55. ارزیابی خودکار
• 56. مدل‌های ارزیابی زبانی
• 57. مدیریت خطا در دستیاران هوشمند
• 58. پروتکل‌های امنیتی در دستیاران هوشمند
• 59. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 60. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 61. استانداردهای داده در ایران
• 62. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 63. اخلاق در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 64. چارچوب‌های اخلاقی
• 65. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 66. آیین‌نامهٔ ساماندهی محتوای دیجیتال
• 67. حدود شرعی در محتوای دیجیتال
• 68. ملاحظات فرهنگی در طراحی دستیاران هوشمند
• 69. تطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 70. پرهیز از ترویج موارد ممنوع
• 71. کار با داده‌های حساس
• 72. مدیریت دانش سازمانی
• 73. دستیاران هوشمند در حوزهٔ آموزش
• 74. کاربرد در پژوهش و تحقیق
• 75. پشتیبانی از حجم بالای اسناد
• 76. مقیاس‌پذیری سیستم RAG
• 77. بهینه‌سازی هزینه‌ها
• 78. پایش و نگهداری سیستم
• 79. توسعهٔ افزونه‌ها و قابلیت‌های جدید
• 80. دستیاران هوشمند تخصصی
• 81. مدیریت دانش فقهی
• 82. فقه و دستیاران هوشمند
• 83. احکام شرعی در تعامل با دستیار
• 84. کاربرد در علوم دینی
• 85. ملاحظات اقتصادی در دستیاران هوشمند
• 86. بانکداری بدون ربا و دستیاران هوشمند
• 87. عقود اسلامی و دستیاران هوشمند
• 88. مقررات بانک مرکزی ایران
• 89. دستیاران هوشمند در حوزهٔ فرهنگ
• 90. هنر و دستیاران هوشمند
• 91. سینما و دستیاران هوشمند
• 92. نمایش و دستیاران هوشمند
• 93. ملاحظات روانشناختی در روابط
• 94. خانوادهٔ ایرانی-اسلامی
• 95. ازدواج و دستیاران هوشمند
• 96. دستیاران هوشمند در حوزهٔ تاریخ
• 97. سیاست و دستیاران هوشمند
• 98. روابط بین‌الملل و دستیاران هوشمند
• 99. منافع ملی در دستیاران هوشمند
• 100. دستیاران هوشمند در علوم پزشکی