دوره آموزش جامع توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با Quarkus و جاوا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با Quarkus و جاوا

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای هوشمند با پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری میکروسرویس‌ها با فریم‌ورک کوارکوس
• 2. آشنایی با اکوسیستم توسعه نرم‌افزار در جاوا و کوارکوس
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای برنامه‌های هوشمند
• 4. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. نقش جاوا در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مدرن
• 6. آشنایی با کتابخانه LangChain4j برای تعامل با مدل‌های زبانی
• 7. پیکربندی کوارکوس برای اتصال به سرویس‌های ابری هوش مصنوعی
• 8. کار با مدل‌های زبانی از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی
• 9. تزریق وابستگی و مدیریت چرخه حیات در برنامه‌های هوشمند
• 10. ایجاد اولین چت‌بات ساده با استفاده از کوارکوس و مدل‌های زبانی
• 11. مدیریت پرامپت‌ها و بهینه‌سازی ورودی‌های کاربر
• 12. استفاده از الگوی Prompt Template برای تولید پاسخ‌های ساختاریافته
• 13. مفاهیم پایگاه‌داده‌های برداری و کاربرد آن‌ها در هوش مصنوعی
• 14. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات معنایی با استفاده از ChromaDB
• 15. یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌های برداری با Quarkus و LangChain4j
• 16. تکنیک بازیابی تقویت‌شده با اطلاعات (RAG) برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 17. پیاده‌سازی فرآیند تبدیل متن به بردار (Embedding) در جاوا
• 18. مدیریت حافظه گفتگو و تاریخچه تعاملات کاربر
• 19. استفاده از ابزارهای جانبی (Tools) برای اتصال مدل به داده‌های داخلی
• 20. اجرای توابع بومی و فراخوانی سرویس‌های خارجی توسط مدل
• 21. مدیریت خطاها و پایداری در تعامل با مدل‌های زبانی
• 22. امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی و احراز هویت کاربران
• 23. نظارت و لاگ‌گیری در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 24. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع در برنامه‌های هوشمند ابری
• 26. استقرار برنامه‌های کوارکوس در پلتفرم‌های کانتینری
• 27. استفاده از GraalVM برای افزایش سرعت و کاهش حجم اپلیکیشن‌ها
• 28. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در ایران
• 29. رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 30. طراحی رابط کاربری برای تعامل با سیستم‌های هوشمند
• 31. پیاده‌سازی قابلیت خلاصه سازی متون با استفاده از مدل‌های زبانی
• 32. تحلیل احساسات و استخراج موجودیت‌ها از متون فارسی
• 33. کار با جریان‌های داده‌ای در هوش مصنوعی و Reactive Programming
• 34. مقیاس‌پذیری سرویس‌های هوشمند در محیط‌های ابری
• 35. مدیریت تنظیمات و پیکربندی‌های محیطی
• 36. بهره‌گیری از قابلیت‌های Native Image برای استقرار سریع
• 37. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها با استفاده از ابزارهای استاندارد
• 38. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 39. استراتژی‌های کشینگ برای کاهش هزینه‌های فراخوانی مدل
• 40. مستندسازی و استفاده از OpenAPI در سرویس‌های هوشمند
• 41. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای زبان فارسی
• 42. ارتباط با مدل‌های داخلی و محلی جهت حفظ داده‌های حساس
• 43. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند با قابلیت یادگیری محدود
• 44. تلفیق هوش مصنوعی با معماری رویداد‌محور (Event-Driven)
• 45. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند سازمانی با کوارکوس