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 و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و عامل‌ها
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 5. معرفی Vertex AI و قابلیت‌های آن
• 6. معرفی Flutter برای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Vertex AI
• 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Flutter
• 9. ساخت اولین عامل هوش مصنوعی مولد ساده
• 10. ارتباط با مدل‌های زبانی از طریق Vertex AI
• 11. تنظیمات اولیه برای تعامل با LLM
• 12. مبانی طراحی رابط کاربری با Flutter
• 13. پیاده‌سازی ورودی و خروجی متن در Flutter
• 14. مدیریت وضعیت در برنامه‌های Flutter
• 15. کار با APIهای Vertex AI برای تولید متن
• 16. تنظیم پارامترهای تولید متن (دما، تکرار)
• 17. خلاصه‌سازی متن با استفاده از LLM
• 18. ترجمه ماشینی با مدل‌های Vertex AI
• 19. تولید کد با کمک هوش مصنوعی
• 20. ساخت عامل‌های پرسش و پاسخ
• 21. توسعه چت‌بات‌های تعاملی
• 22. بهینه‌سازی پاسخ‌های عامل هوش مصنوعی
• 23. مدیریت مکالمه در چت‌بات‌ها
• 24. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی پیشرفته
• 25. استفاده از مثال‌ها در پرامپت‌ها (Few-shot learning)
• 26. فراخوانی ابزارها (Tool Calling) توسط عامل
• 27. طراحی و پیاده‌سازی ابزارهای سفارشی
• 28. ادغام ابزارهای خارجی با عامل هوش مصنوعی
• 29. اعتبارسنجی و تست عامل‌های هوش مصنوعی
• 30. ارزیابی کیفیت خروجی عامل‌ها
• 31. مبانی پایگاه داده برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 32. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های مکالمه
• 33. استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 34. مفاهیم Embeddings و Vector Search
• 35. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با Vertex AI
• 36. مدیریت حافظه بلندمدت برای عامل‌ها
• 37. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval Augmented Generation - RAG)
• 38. ساخت عامل‌های مبتنی بر RAG
• 39. بهبود دقت عامل‌ها با RAG
• 40. امنیت و حریم خصوصی در عامل‌های هوش مصنوعی
• 41. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 42. اصول مهندسی پرامپت برای امنیت
• 43. شناسایی و مقابله با حملات پرامپت‌نویسی
• 44. پیاده‌سازی مکانیزم‌های ایمنی در عامل‌ها
• 45. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 46. ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 47. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در آموزش
• 48. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در سلامت
• 49. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در کسب‌وکار
• 50. کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در پژوهش
• 51. معماری‌های پیشرفته عامل‌های هوش مصنوعی
• 52. عامل‌های چندوجهی (Multimodal Agents)
• 53. تولید تصویر با استفاده از هوش مصنوعی
• 54. تولید صدا با استفاده از هوش مصنوعی
• 55. ادغام مولتی‌مدیا در عامل‌ها
• 56. استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 57. مانیتورینگ و نگهداری عامل‌های هوش مصنوعی
• 58. به‌روزرسانی عامل‌های هوش مصنوعی
• 59. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها
• 60. مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی
• 61. ساخت عامل‌های تخصصی برای حوزه‌های خاص
• 62. عامل‌های برنامه‌ریز (Planning Agents)
• 63. عامل‌های خودکار (Autonomous Agents)
• 64. مدیریت پیچیدگی در عامل‌های هوش مصنوعی
• 65. یادگیری تقویتی برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 66. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 67. آموزش مدل‌های سفارشی با داده‌های خاص
• 68. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 69. تعامل با کاربر و مدیریت انتظارات
• 70. طراحی تجربه کاربری (UX) برای عامل‌های هوش مصنوعی
• 71. تست A/B برای بهبود عامل‌ها
• 72. استفاده از ابزارهای تحلیل رفتار کاربر
• 73. مبانی هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
• 74. نمایش منطق تصمیم‌گیری عامل‌ها
• 75. ارائه دلایل برای پاسخ‌های عامل
• 76. تکنیک‌های بصری‌سازی برای XAI
• 77. کاربرد XAI در رفع اشکال عامل‌ها
• 78. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 79. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در NLP
• 80. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 81. ترنسفورمرها و معماری‌های مدرن NLP
• 82. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان
• 83. مدل‌های زبانی متن‌به‌متن (Text-to-Text Transfer Transformer)
• 84. کاربرد LLM در تحلیل احساسات
• 85. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 86. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 87. تحلیل وابستگی دستوری (Dependency Parsing)
• 88. فهم زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)
• 89. تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)
• 90. چارچوب‌های توسعه عامل‌های هوش مصنوعی
• 91. پلتفرم‌های ابری برای توسعه AI
• 92. نکات عملی در توسعه اپلیکیشن‌های AI
• 93. آینده عامل‌های هوش مصنوعی مولد
• 94. روندهای نوظهور در حوزه AI
• 95. چالش‌های پیش رو در توسعه AI
• 96. مسیرهای شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 97. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار AI
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده