سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هوش مصنوعی در برنامه‌های سازمانی: ادغام با Spring Boot و Java

کتاب هوش مصنوعی در برنامه‌های سازمانی: ادغام با Spring Boot و Java

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در برنامه‌های سازمانی: ادغام با Spring Boot و Java

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزارهای سازمانی با هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در توسعه برنامه‌های سازمانی با جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزارهای سازمانی با هوش مصنوعی
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و کاربردهای آن در کسب‌وکار
  • 3. معرفی چارچوب Spring Boot برای برنامه‌های سازمانی
  • 4. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی جاوا برای توسعه سازمانی
  • 5. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی: یادگیری ماشین، یادگیری عمیق
  • 6. انواع مدل‌های هوش مصنوعی و کاربرد آن‌ها
  • 7. معرفی Spring AI: ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌های جاوا
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Spring Boot
  • 9. پیکربندی اولیه پروژه Spring Boot
  • 10. اصول معماری میکروسرویس در برنامه‌های سازمانی
  • 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. کاربرد NLP در استخراج اطلاعات از متون سازمانی
  • 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری آن‌ها
  • 14. معرفی LangChain و LangGraph برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر LLM
  • 15. ادغام LLMs با Spring Boot با استفاده از Spring AI
  • 16. ساخت چت‌بات‌های سازمانی با Spring AI
  • 17. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سازمانی
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 19. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 20. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 21. کاربرد بینایی ماشین در پردازش تصاویر سازمانی
  • 22. استفاده از مدل‌های تشخیص تصویر با Spring AI
  • 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 24. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با Spring AI
  • 25. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت دانش سازمانی
  • 26. هوش مصنوعی و اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA)
  • 27. امنیت در برنامه‌های سازمانی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 28. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات حقوقی
  • 29. پایش و ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
  • 30. بهینه‌سازی و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 31. استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
  • 32. ادغام Spring AI با پایگاه‌های داده برداری
  • 33. ساخت برنامه‌های مبتنی بر بازیابی افزوده (RAG)
  • 34. کاربرد RAG در پرس‌وجو از اسناد سازمانی
  • 35. امنیت و حریم خصوصی در برنامه‌های مبتنی بر RAG
  • 36. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار (Speech Processing)
  • 37. کاربرد پردازش گفتار در سیستم‌های صوتی سازمانی
  • 38. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) با Spring AI
  • 39. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text) با Spring AI
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 41. کاربرد یادگیری خودنظارتی در داده‌های سازمانی
  • 42. هوش مصنوعی و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 43. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی و خدمات مشتری
  • 44. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 45. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
  • 46. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 47. کاربرد RNN در پردازش داده‌های توالی‌دار
  • 48. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها (Transformers)
  • 49. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 50. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر با Spring AI
  • 51. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
  • 53. کاربرد مهندسی پرامپت در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 54. مدیریت و استقرار (Deployment) برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 55. تست و اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 56. مقیاس‌پذیری (Scalability) برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 57. پایش (Monitoring) برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
  • 58. مدیریت چرخه حیات (Lifecycle) برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 59. معماری‌های پیشرفته برای برنامه‌های هوش مصنوعی سازمانی
  • 60. هوش مصنوعی و تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
  • 61. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در پیش‌بینی فروش
  • 62. هوش مصنوعی و مدیریت ریسک سازمانی
  • 63. کاربرد هوش مصنوعی در کشف تقلب
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 65. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 66. هوش مصنوعی و بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 67. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت موجودی
  • 68. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 69. ساخت و استفاده از گراف‌های دانش با هوش مصنوعی
  • 70. هوش مصنوعی و شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش الکترونیکی سازمانی
  • 72. هوش مصنوعی و مدیریت منابع انسانی
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در جذب و استخدام نیرو
  • 74. هوش مصنوعی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در سازمان‌ها
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 76. هوش مصنوعی و اتوماسیون تصمیم‌گیری سازمانی
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 78. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک سازمانی
  • 79. هوش مصنوعی و بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
  • 80. بهبود جستجوی سازمانی با هوش مصنوعی
  • 81. هوش مصنوعی و تولید محتوا (Content Generation)
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در تولید گزارش‌های سازمانی
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 84. کاربرد مدل‌های مولد در طراحی محصولات
  • 85. هوش مصنوعی و تحلیل ریسک‌های سایبری
  • 86. پیشگیری از حملات سایبری با هوش مصنوعی
  • 87. هوش مصنوعی و بهینه‌سازی فرآیندهای مالی
  • 88. مدیریت بودجه و پیش‌بینی مالی با هوش مصنوعی
  • 89. هوش مصنوعی و بهبود خدمات مشتریان
  • 90. چت‌بات‌های هوشمند برای پشتیبانی مشتریان
  • 91. هوش مصنوعی و استراتژی‌های کسب‌وکار
  • 92. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده با هوش مصنوعی
  • 93. هوش مصنوعی و نوآوری در سازمان‌ها
  • 94. ایجاد فرصت‌های جدید با هوش مصنوعی
  • 95. هوش مصنوعی و آینده کار سازمانی
  • 96. تغییر ماهیت مشاغل با هوش مصنوعی
  • 97. هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در سازمان‌ها
  • 98. پیاده‌سازی چارچوب‌های اخلاقی هوش مصنوعی
  • 99. هوش مصنوعی و همکاری انسان و ماشین
  • 100. طراحی سیستم‌های همکاری هوشمند

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.