کتاب صوتی ساخت و به‌کارگیری دستیارهای هوشمند با Semantic Kernel

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و به‌کارگیری دستیارهای هوشمند با Semantic Kernel

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دستیارهای هوشمند و Semantic Kernel
• 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی در دستیارهای هوشمند
• 3. معماری Semantic Kernel: اجزا و عملکرد
• 4. نصب و راه‌اندازی Semantic Kernel
• 5. اولین گام‌ها: ایجاد یک دستیار هوشمند ساده
• 6. مفهوم Prompt و کاربرد آن در Semantic Kernel
• 7. نوشتن Promptهای موثر برای دستیارهای هوشمند
• 8. استفاده از Template در Promptها
• 9. مدیریت Promptها و نگهداری کد
• 10. ارتباط با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 11. اتصال به OpenAI API
• 12. تنظیمات مدل‌های زبانی
• 13. مفهوم Function Calling و کاربرد آن
• 14. تعریف و فراخوانی توابع سفارشی
• 15. ارتباط با سرویس‌های ابری Azure AI
• 16. استفاده از Azure OpenAI Service
• 17. یکپارچه‌سازی با Azure Cognitive Services
• 18. مفهوم Memory در Semantic Kernel
• 19. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 20. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در حافظه
• 21. کاربرد حافظه در حفظ زمینه مکالمه
• 22. استفاده از Vector Databases برای حافظه
• 23. اتصال به ChromaDB
• 24. اتصال به Pinecone
• 25. اتصال به Azure AI Search
• 26. مفهوم Planners در Semantic Kernel
• 27. انواع Planners: SequentialPlanner, ActionPlanner
• 28. ساخت Planners برای وظایف پیچیده
• 29. بهینه‌سازی Planners
• 30. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی در Semantic Kernel
• 31. تکنیک‌های Debugging
• 32. ثبت وقایع (Logging)
• 33. مدیریت استثناها
• 34. امنیت در توسعه دستیارهای هوشمند
• 35. حفاظت از کلیدهای API
• 36. مدیریت دسترسی به سرویس‌ها
• 37. پیشگیری از Prompt Injection
• 38. توسعه دستیارهای هوشمند برای وب
• 39. یکپارچه‌سازی با ASP.NET Core
• 40. ساخت API برای دستیارهای هوشمند
• 41. استفاده از Semantic Kernel در اپلیکیشن‌های موبایل
• 42. توسعه برای Android با Semantic Kernel
• 43. توسعه برای iOS با Semantic Kernel
• 44. مفهوم Agents و کاربرد آن
• 45. طراحی Agents برای وظایف خاص
• 46. مدیریت وضعیت Agents
• 47. ارزیابی عملکرد Agents
• 48. توسعه دستیارهای هوشمند برای دسکتاپ
• 49. کاربرد Semantic Kernel در برنامه‌های دسکتاپ
• 50. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 51. Prompt Chaining
• 52. Few-Shot Learning
• 53. Chain-of-Thought Prompting
• 54. کاربرد Semantic Kernel در پردازش زبان طبیعی
• 55. خلاصه‌سازی متن
• 56. ترجمه ماشینی
• 57. تحلیل احساسات
• 58. استخراج اطلاعات
• 59. توسعه دستیارهای هوشمند برای اتوماسیون وظایف
• 60. اتوماسیون اداری
• 61. اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
• 62. استفاده از Semantic Kernel در بازی‌سازی
• 63. شخصیت‌پردازی در بازی‌ها
• 64. ایجاد دیالوگ‌های پویا
• 65. مفاهیم پیشرفته حافظه
• 66. Memory Filters
• 67. Memory Summarization
• 68. کاربرد Semantic Kernel در آموزش
• 69. ایجاد سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 70. تولید محتوای آموزشی
• 71. مفاهیم پیشرفته Planners
• 72. Recursive Planners
• 73. Sub-Planners
• 74. مدیریت وابستگی‌ها در Semantic Kernel
• 75. اصول SOLID در توسعه دستیارهای هوشمند
• 76. الگوهای طراحی در Semantic Kernel
• 77. مفهوم Orchestration
• 78. ساخت Orchestratorهای سفارشی
• 79. کاربرد Semantic Kernel در تحقیقات علمی
• 80. تحلیل داده‌های علمی
• 81. پیش‌بینی نتایج
• 82. مفاهیم پیشرفته Agents
• 83. Multi-Agent Systems
• 84. Agent Communication
• 85. تست و اعتبارسنجی دستیارهای هوشمند
• 86. Unit Testing
• 87. Integration Testing
• 88. End-to-End Testing
• 89. بهینه‌سازی هزینه در استفاده از LLMs
• 90. انتخاب مدل مناسب
• 91. مدیریت Promptهای طولانی
• 92. استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی
• 93. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 94. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 95. مسئولیت‌پذیری
• 96. حریم خصوصی داده‌ها
• 97. آینده Semantic Kernel و دستیارهای هوشمند
• 98. روندهای نوظهور
• 99. چشم‌انداز آینده
• 100. پروژه‌های عملی: ساخت دستیار هوشمند برای پشتیبانی مشتری