کتاب صوتی ساخت ابزارهای هوشمند با Semantic Kernel و C#

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزارهای هوشمند با Semantic Kernel و C#

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر Semantic Kernel
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه C#
• 4. آشنایی با ساختار Semantic Kernel
• 5. مفهوم Kernel و Orchestration
• 6. کاربرد توابع (Functions) در Semantic Kernel
• 7. ایجاد اولین تابع سفارشی
• 8. مدیریت ورودی و خروجی توابع
• 9. مفهوم Planner و برنامه‌ریزی وظایف
• 10. انواع Planner ها در Semantic Kernel
• 11. استفاده از Planner برای اجرای خودکار وظایف
• 12. مفهوم Plugin و افزونه‌ها
• 13. انواع Plugin ها در Semantic Kernel
• 14. ایجاد Plugin های مبتنی بر توابع
• 15. اتصال Plugin ها به Kernel
• 16. مدیریت Plugin ها در Kernel
• 17. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 18. اتصال Semantic Kernel به مدل‌های OpenAI
• 19. تنظیمات و پارامترهای مدل‌های زبان
• 20. پرسش و پاسخ با مدل‌های زبان
• 21. خلاصه‌سازی متون با Semantic Kernel
• 22. ترجمه متون با استفاده از LLMs
• 23. تولید محتوا با Semantic Kernel
• 24. کاربرد Semantic Kernel در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 25. تحلیل احساسات متون
• 26. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 27. دسته‌بندی متون
• 28. استفاده از Embedding ها در Semantic Kernel
• 29. ذخیره‌سازی و بازیابی Embedding ها
• 30. جستجوی معنایی با استفاده از Embedding ها
• 31. مفهوم Vector Database
• 32. اتصال Semantic Kernel به Vector Database
• 33. استفاده از Semantic Kernel برای ساخت Chatbot
• 34. طراحی جریان مکالمه در Chatbot
• 35. مدیریت حافظه در Chatbot
• 36. ارزیابی عملکرد Chatbot
• 37. مفاهیم پیشرفته در Semantic Kernel
• 38. مدیریت خطا و استثنائات
• 39. امنیت در Semantic Kernel
• 40. اصول مهندسی Prompt
• 41. بهینه‌سازی Prompt ها
• 42. مفهوم RAG (Retrieval Augmented Generation)
• 43. پیاده‌سازی RAG با Semantic Kernel
• 44. استفاده از Semantic Kernel برای اتوماسیون فرآیندها
• 45. ادغام Semantic Kernel با سرویس‌های ابری مایکروسافت
• 46. ساخت Plugin های پیشرفته
• 47. کاربرد Semantic Kernel در تحلیل داده
• 48. تولید گزارش‌های خودکار
• 49. شناسایی الگوها در داده‌ها
• 50. مفهوم Agent ها در هوش مصنوعی
• 51. پیاده‌سازی Agent ها با Semantic Kernel
• 52. ارتباط Agent ها با یکدیگر
• 53. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
• 54. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 55. حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 56. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
• 57. آینده هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار
• 58. کاربرد Semantic Kernel در توسعه بازی
• 59. تولید محتوای داستانی برای بازی
• 60. طراحی شخصیت‌های هوشمند در بازی
• 61. بهینه‌سازی عملکرد بازی با هوش مصنوعی
• 62. مفهوم Reinforcement Learning
• 63. کاربرد Reinforcement Learning در Semantic Kernel
• 64. توسعه ابزارهای هوش مصنوعی خلاق
• 65. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
• 66. تولید تصاویر با هوش مصنوعی
• 67. تولید کد با هوش مصنوعی
• 68. استفاده از Semantic Kernel در برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 69. مدیریت دانش با هوش مصنوعی
• 70. اتوماسیون پشتیبانی مشتریان
• 71. تجزیه و تحلیل رفتار کاربران
• 72. مفهوم MLOps (Machine Learning Operations)
• 73. پیاده‌سازی MLOps برای پروژه‌های Semantic Kernel
• 74. استانداردهای کدنویسی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 75. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 76. آزمون و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 77. مدیریت نسخه‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 78. استفاده از Semantic Kernel برای توسعه ابزارهای آموزشی
• 79. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
• 80. ارزیابی پیشرفت یادگیرندگان
• 81. ساخت سیستم‌های پیشنهاددهنده
• 82. مفهوم Federated Learning
• 83. کاربرد Federated Learning در Semantic Kernel
• 84. حفظ داده‌ها در یادگیری توزیع‌شده
• 85. استانداردهای امنیتی در هوش مصنوعی
• 86. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 87. مسائل حقوقی در توسعه هوش مصنوعی
• 88. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی
• 89. همکاری با متخصصان هوش مصنوعی
• 90. یادگیری مستمر در حوزه هوش مصنوعی
• 91. کاربردهای نوآورانه Semantic Kernel
• 92. ساخت ابزارهای پیش‌بینی
• 93. تحلیل روندهای بازار
• 94. شناسایی فرصت‌های جدید
• 95. توسعه ابزارهای خودکارسازی پیچیده
• 96. مدیریت منابع با هوش مصنوعی
• 97. بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 98. دستیارهای هوشمند شخصی
• 99. طراحی سیستم‌های هوشمند شهری
• 100. تحلیل داده‌های کلان شهری