کتاب صوتی راهکارهای نوین توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک کوارکوس (Quarkus) و کتابخانه LangChain4j

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک کوارکوس (Quarkus) و کتابخانه LangChain4j

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوشمند با زبان برنامه‌نویسی جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری میکروسرویس در بستر فریم‌ورک کوارکوس
• 2. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و کاربرد آن در توسعه نرم‌افزار
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه برای پروژه‌های جاوا و کوارکوس
• 4. درک مفهوم مدل‌های زبانی بزرگ و نحوه تعامل با آن‌ها
• 5. پیکربندی کتابخانه LangChain4j در پروژه‌های مبتنی بر کوارکوس
• 6. مدیریت وابستگی‌ها و تنظیمات پروژه در Quarkus
• 7. آشنایی با مفهوم Prompt Engineering برای توسعه‌دهندگان جاوا
• 8. طراحی و پیاده‌سازی Prompt Template در برنامه‌های جاوا
• 9. اتصال به API سرویس‌های هوش مصنوعی از طریق LangChain4j
• 10. کار با مدل‌های چت در کوارکوس
• 11. استفاده از حافظه (Memory) برای مدیریت گفتگوها در ربات‌های هوشمند
• 12. درک نقش بردارها (Embeddings) در پردازش متن
• 13. مفاهیم پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases) و کاربرد آن
• 14. کار با ChromaDB در کنار کوارکوس
• 15. پیاده‌سازی الگوی RAG برای افزایش دقت پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 16. استخراج داده از اسناد متنی و تبدیل به بردار
• 17. جستجوی شباهت معنایی در داده‌های ذخیره شده
• 18. اتصال داده‌های اختصاصی به مدل‌های زبانی
• 19. استفاده از ابزارها (Tools) توسط مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. تعریف Function Calling برای تعامل مدل با سرویس‌های داخلی
• 21. اجرای توابع جاوا توسط مدل هوش مصنوعی
• 22. کار با زنجیره‌های پردازشی (Chains) در LangChain4j
• 23. مدیریت خطاهای رایج در تعامل با مدل‌های زبانی
• 24. بهینه‌سازی مصرف منابع در برنامه‌های هوش مصنوعی کوارکوس
• 25. امنیت در تبادل داده با APIهای هوش مصنوعی
• 26. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت برای سرویس‌های هوشمند
• 27. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در برنامه‌های هوش مصنوعی با Quarkus
• 28. استفاده از MicroProfile برای مدیریت سرویس‌های هوشمند
• 29. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های هوش مصنوعی
• 30. تست واحد (Unit Testing) برای کدهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 31. تکنیک‌های استقرار (Deployment) برنامه‌های کوارکوس در محیط‌های ابری
• 32. کانتینری‌سازی برنامه‌های هوشمند با استفاده از Docker
• 33. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر دانش سازمانی
• 35. ساخت دستیار هوشمند برای تحلیل داده‌های متنی
• 36. استفاده از مدل‌های متن‌باز (Local LLMs) در توسعه جاوا
• 37. مقایسه عملکرد مدل‌های ابری و محلی
• 38. طراحی معماری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 39. استفاده از رویدادها (Events) در سامانه‌های هوشمند
• 40. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 41. راهکارهای ذخیره‌سازی کش برای کاهش هزینه‌های API
• 42. مدیریت تراکنش‌ها در سامانه‌های هوشمند
• 43. پیاده‌سازی رابط کاربری برای برنامه‌های هوشمند با استفاده از Qute
• 44. ارتباط میان میکروسرویس‌های هوشمند با استفاده از Kafka
• 45. پیاده‌سازی الگوهای طراحی (Design Patterns) در توسعه هوش مصنوعی
• 46. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی با OpenAPI
• 47. اخلاق و الزامات قانونی در استفاده از هوش مصنوعی
• 48. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی
• 49. ارائه پروژه نهایی: سامانه پرسش و پاسخ هوشمند سازمانی