اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع ساخت برنامه‌های هوشمند تحت وب با React و مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع ساخت برنامه‌های هوشمند تحت وب با React و مدل‌های زبانی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم توسعه برنامه‌های هوشمند با React
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز
• 4. آشنایی با API مدل‌های هوش مصنوعی و نحوه برقراری ارتباط
• 5. کار با OpenAI API و مدل‌های GPT در محیط Node.js
• 6. مفاهیم پایه در Prompt Engineering و طراحی دستورات بهینه
• 7. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در سمت کلاینت
• 8. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با React Hooks
• 9. طراحی رابط کاربری برای چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند
• 10. پیاده‌سازی قابلیت استریم پاسخ‌ها با استفاده از ReadableStream
• 11. مدیریت وضعیت برنامه در تعامل با هوش مصنوعی با Context API
• 12. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)
• 13. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در پایگاه داده‌های برداری
• 14. کار با کتابخانه LangChain در محیط جاوا اسکریپت
• 15. تکنیک Retrieval-Augmented Generation یا RAG برای داده‌های اختصاصی
• 16. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ بر روی اسناد شخصی
• 17. پیش‌پردازش و تکه‌بندی متن برای مدل‌های زبانی
• 18. مدیریت توکن‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌های مصرف API
• 19. پیاده‌سازی حافظه گفتگو (Chat Memory) در برنامه‌های وب
• 20. استفاده از مدل‌های متن به تصویر در اپلیکیشن‌های React
• 21. اعتبارسنجی ورودی‌های کاربر و امنیت در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. محدودسازی نرخ درخواست‌ها (Rate Limiting) برای پایداری برنامه
• 23. آشنایی با ابزارهای تست و دیباگ برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 24. استقرار برنامه‌های هوشمند در سرویس‌های ابری داخلی
• 25. بهینه‌سازی عملکرد و سرعت پاسخ‌دهی برنامه‌های مبتنی بر LLM
• 26. بررسی اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 27. طراحی سیستم‌های چندعامله (Multi-Agent Systems) در وب
• 28. کار با توابع (Function Calling) برای اتصال هوش مصنوعی به ابزارهای خارجی
• 29. پیاده‌سازی قابلیت تحلیل فایل‌ها و تصاویر توسط کاربر در برنامه
• 30. مدیریت خطاهای رایج در ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. تکنیک‌های افزایش دقت پاسخ مدل با استفاده از Few-Shot Prompting
• 32. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و اجرای آن‌ها در محیط‌های محلی
• 33. معماری سیستم‌های مقیاس‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 34. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در برنامه‌های هوشمند
• 35. پروژه نهایی: ساخت یک دستیار تخصصی مبتنی بر دانش سازمانی