کتاب صوتی ادغام مدل Gemini 1.0 Pro در برنامه‌ها با استفاده از Google Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ادغام مدل Gemini 1.0 Pro در برنامه‌ها با استفاده از Google Cloud

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در توسعه نرم‌افزار
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و قابلیت‌های Gemini 1.0 Pro
• 3. معماری و اصول کارکرد Gemini 1.0 Pro
• 4. محیط Google Cloud و ابزارهای مرتبط برای توسعه‌دهندگان
• 5. نصب و پیکربندی Google Cloud SDK
• 6. احراز هویت و مدیریت دسترسی در Google Cloud
• 7. مقدمه‌ای بر Vertex AI و قابلیت‌های آن
• 8. استفاده از Vertex AI برای دسترسی به مدل‌های Gemini
• 9. ایجاد اولین پروژه با استفاده از Gemini 1.0 Pro در Vertex AI
• 10. مفاهیم کلیدی در تعامل با مدل‌های زبانی (Prompt Engineering)
• 11. اصول طراحی Promptهای مؤثر برای Gemini 1.0 Pro
• 12. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 13. کاربرد Gemini 1.0 Pro در تولید متن
• 14. تولید محتوای خلاقانه و داستانی با Gemini 1.0 Pro
• 15. تولید محتوای بازاریابی و تبلیغاتی با Gemini 1.0 Pro
• 16. خلاصه‌سازی متن با استفاده از Gemini 1.0 Pro
• 17. ترجمه ماشینی با Gemini 1.0 Pro
• 18. پاسخ به سوالات و استخراج اطلاعات با Gemini 1.0 Pro
• 19. کاربرد Gemini 1.0 Pro در توسعه برنامه‌های کاربردی
• 20. ادغام Gemini 1.0 Pro در برنامه‌های وب (Frontend)
• 21. ادغام Gemini 1.0 Pro در برنامه‌های موبایل (Android/iOS)
• 22. ادغام Gemini 1.0 Pro در بک‌اند برنامه‌ها (Python, Node.js)
• 23. استفاده از APIهای Gemini 1.0 Pro
• 24. مفاهیم REST API و نحوه استفاده از آن
• 25. ارسال درخواست به API Gemini 1.0 Pro
• 26. دریافت و پردازش پاسخ از API Gemini 1.0 Pro
• 27. مدیریت خطاها و استثناها در تعامل با API
• 28. مبانی امنیت در توسعه برنامه‌های کاربردی
• 29. اصول امن‌سازی کلیدهای API و دسترسی‌ها
• 30. پیشگیری از حملات متداول در برنامه‌های وب
• 31. مبانی توسعه نرم‌افزار چابک (Agile)
• 32. اصول و متدولوژی‌های توسعه چابک
• 33. نقش هوش مصنوعی در فرآیندهای توسعه چابک
• 34. کاربرد Gemini 1.0 Pro در خودکارسازی وظایف توسعه
• 35. تولید کد با استفاده از Gemini 1.0 Pro
• 36. تست خودکار کد با کمک Gemini 1.0 Pro
• 37. مستندسازی خودکار کد با Gemini 1.0 Pro
• 38. دیباگ کردن کد با راهنمایی Gemini 1.0 Pro
• 39. اصول طراحی رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX)
• 40. چگونه هوش مصنوعی می‌تواند UI/UX را بهبود بخشد
• 41. طراحی رابط‌های کاربری تعاملی با کمک Gemini 1.0 Pro
• 42. کاربرد Gemini 1.0 Pro در تحلیل داده‌های کاربران
• 43. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌های برنامه با Gemini 1.0 Pro
• 44. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران با Gemini 1.0 Pro
• 45. شخصی‌سازی تجربه کاربری با هوش مصنوعی
• 46. توسعه چت‌بات‌های هوشمند با Gemini 1.0 Pro
• 47. مبانی طراحی و پیاده‌سازی چت‌بات
• 48. ادغام Gemini 1.0 Pro در هسته چت‌بات
• 49. مدیریت مکالمات و حفظ وضعیت در چت‌بات
• 50. ارزیابی عملکرد و بهبود چت‌بات
• 51. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 52. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای NLP
• 53. مدل‌های زبانی در NLP
• 54. کاربرد Gemini 1.0 Pro در وظایف NLP پیشرفته
• 55. تحلیل احساسات با Gemini 1.0 Pro
• 56. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با Gemini 1.0 Pro
• 57. طبقه‌بندی متن با Gemini 1.0 Pro
• 58. مباحث پیشرفته در ادغام مدل‌های هوش مصنوعی
• 59. مدیریت مدل‌های متعدد در یک برنامه
• 60. استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده (Fine-tuning)
• 61. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 63. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 64. کاربرد Gemini 1.0 Pro در تحلیل مولتی‌مدیا
• 65. پردازش تصاویر با Gemini 1.0 Pro
• 66. پردازش صدا با Gemini 1.0 Pro
• 67. ترکیب داده‌های متنی و مولتی‌مدیا
• 68. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 69. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
• 70. معرفی الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین
• 71. چگونه Gemini 1.0 Pro با مفاهیم ML مرتبط است
• 72. کاربرد Gemini 1.0 Pro در تشخیص ناهنجاری
• 73. شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌ها
• 74. پیش‌بینی رفتار آینده با استفاده از Gemini 1.0 Pro
• 75. بهینه‌سازی فرآیندها با کمک هوش مصنوعی
• 76. کاربرد Gemini 1.0 Pro در تصمیم‌گیری خودکار
• 77. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 78. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 79. ملاحظات عملیاتی در استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی
• 80. مانیتورینگ و مدیریت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 81. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی در Google Cloud
• 82. آینده هوش مصنوعی و نقش مدل‌های پیشرفته
• 83. روندهای نوظهور در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ
• 84. چشم‌انداز توسعه نرم‌افزار با ادغام هوش مصنوعی
• 85. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه نرم‌افزار در ایران
• 86. قوانین و مقررات مرتبط با توسعه نرم‌افزار در ایران
• 87. اصول اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار در ایران
• 88. ملاحظات امنیتی در توسعه نرم‌افزار مطابق با استانداردهای ملی
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود امنیت نرم‌افزار در ایران
• 90. تدوین مستندات فنی مطابق با استانداردهای داخلی
• 91. فرهنگ سازمانی و اخلاق حرفه‌ای در تیم‌های توسعه نرم‌افزار
• 92. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء بهره‌وری در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 93. تکنیک‌های مدیریت پروژه در پروژه‌های نرم‌افزاری در ایران
• 94. استانداردهای کدنویسی و نگهداری کد در پروژه‌های ایرانی
• 95. ملاحظات حقوقی در استفاده از نرم‌افزار و داده‌ها در ایران
• 96. اصول توسعه پایدار در صنعت نرم‌افزار
• 97. آینده شغلی متخصصان هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار در ایران