پورتفولیو هوش مصنوعی در سال 2025: ساخت 12 مورد کاربرد کامل هوش مصنوعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• کسب تجربه عملی در پرتقاضاترین مهارت سال 2025 - سواد هوش مصنوعی
• پوشش 12 مورد کاربرد کامل و پایان‌به‌پایان در زمینه AI، Gen AI و Agentic AI.
• دسترسی کامل به کدبیس به همراه 100 قالب پرامپت ChatGPT برای استفاده روزمره
• کوییزهای تمرینی برای تثبیت مفاهیم

پیش نیازهای دوره

• هیچ پیش‌نیاز اجباری وجود ندارد. با این حال، اگر کاملاً در زمینه هوش مصنوعی تازه‌کار هستید یا پیشینه فنی ندارید، مدرس اکیداً توصیه می‌کند که با دوره «مبانی سواد هوش مصنوعی (برای غیرمتخصصان AI)» شروع کنید. این دوره بخش 1 از این تخصص است و به شما کمک می‌کند قبل از ورود به پروژه‌های واقعی، درک روشنی از مبانی پیدا کنید.

توضیحات دوره

برنامه تخصصی سواد هوش مصنوعی یک برنامه درسی منحصربه‌فرد مبتنی بر مهارت‌های شناختی و سلسله‌مراتبی است که هوش مصنوعی (AI) را بر اساس یک چارچوب علمی که به چهار سطح مهارت شناختی تقسیم شده، آموزش می‌دهد.

بخش 2: استفاده و کاربرد دو مهارت شناختی زیر را ترکیب می‌کند:

• استفاده کردن (تمرین مفاهیم AI در محیط‌های واقع‌گرایانه)
• به کار بستن (تطبیق دانش AI برای حل مسائل دنیای واقعی)

این بخش از برنامه بر پیاده‌سازی عملی و مهارت‌سازی تجربی از طریق تمرینات ساختاریافته و موارد کاربردی تأکید دارد. این دوره شامل 3 شایستگی اصلی است که هر کدام توسط شاخص‌های عملکردی دقیق پشتیبانی می‌شوند و در مجموع 20 شاخص را تشکیل می‌دهند. این‌ها طراحی شده‌اند تا اطمینان حاصل شود که یادگیرندگان می‌توانند با اعتمادبه‌نفس فناوری‌های AI را در زمینه‌های مختلف به کار گیرند.

بررسی شایستگی‌ها

1) هوش مصنوعی سنتی 

این شایستگی بر متدهای اساسی AI که قبل از عصر یادگیری عمیق توسعه یافته‌اند تمرکز دارد و شامل رویکردهای اصلی یادگیری ماشین است. یادگیرندگان گردش‌کار کامل AI و لایه‌های مختلف درگیر در ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی سنتی را درک خواهند کرد.

شاخص‌های عملکرد:

• درک پشته فناوری هوش مصنوعی
• لایه کاربردی: رابط کاربری و منطق تجاری نرم‌افزار
• لایه مدل: الگوریتم‌های یادگیری ماشین و منطق آموزش
• لایه زیرساخت: پلتفرم‌های ابری، شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و ابزارهای استقرار
• اجزای مشترک: پایپ‌لاین‌های داده، نظارت بر مدل و حاکمیت
• انتخاب Tech Stack مناسب برای موارد کاربرد تجاری
• موارد کاربرد پایان‌به‌پایان:
• پیش‌بینی نکول کارت اعتباری
• پیش‌بینی قیمت مسکن
• بخش‌بندی برای خرده‌فروشی آنلاین
• تطبیق‌دهنده رزومه با شرح شغل (JD) مبتنی بر NLP
• تشخیص نوع خودرو مبتنی بر CV (بینایی ماشین)

2) Generative AI

این شایستگی یادگیرندگان را با ابزارها و تکنیک‌های پیشرو Generative AI، از جمله چگونگی ساخت و تطبیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مدل‌های انتشار آشنا می‌کند. تمرکز بر استفاده مسئولانه، طراحی پرامپت‌ها و یکپارچه‌سازی سیستم است.

شاخص‌های عملکرد:

• درک پشته فناوری Generative AI
• مهندسی پرامپت (PE) – مقدماتی (انواع پرامپت، الگوها، زنجیره‌سازی پرامپت)
• ابزار سفارشی‌ساز رزومه
• ایده‌پردازی با ChatGPT
• طراحی با استفاده از Gamma
• ساخت و استقرار با استفاده از Lovable
• بازاریابی با HubSpot
• نگهداری با Gemini برای Sheets
• مهندسی پرامپت – پیشرفته (مدیریت زمینه، پرامپت‌دهی چند نمونه‌ای یا Few-shot، ارزیابی)
• ابزار سفارشی‌ساز رزومه با استفاده از API
• تولید پاسخ مبتنی بر بازیابی (RAG) – استفاده از دانش خارجی با LLMها
• تطبیق‌دهنده رزومه با شرح شغل مبتنی بر RAG
• تنظیم دقیق – سفارشی‌سازی مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای نیازهای خاص سازمانی یا دامنه

3) هوش مصنوعی عاملی

این شایستگی بر پارادایم نوظهور عامل‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد – سیستم‌هایی که می‌توانند در مرزهای تعریف‌شده استدلال کنند، برنامه‌ریزی کنند و به‌طور مستقل عمل نمایند. این بخش به یادگیرندگان کمک می‌کند تا چگونگی ارکستراسیون وظایف چندمرحله‌ای با استفاده از ابزارهای AI را درک کنند.

شاخص‌های عملکرد:

• درک معماری Agentic AI
• اصول Vibe Coding 101
• ایحنت‌سازهای بدون کد 
• خلاصه‌ساز اخبار هوش مصنوعی:
• با استفاده از رابط کاربری ChatGPT و CustomGPT Builder
• با استفاده از Replit
• با استفاده از n8n
• Agentic AI مبتنی بر کد
• پیش‌بینی نکول کارت اعتباری با استفاده از Cursor
• هوش مصنوعی عاملی در محیط کار

با تکمیل بخش 2 از برنامه تخصصی سواد هوش مصنوعی، شرکت‌کنندگان:

• تجربه عملی در ساخت و استقرار مدل‌های AI در دامنه‌های مختلف کسب خواهند کرد.
• مجهز به انتخاب و به‌کارگیری تکنیک‌های مناسب AI برای مشکلات تجاری خاص خواهند شد.
• ابعاد فنی و اخلاقی به‌کارگیری هر دو نوع هوش مصنوعی سنتی و مولد را درک خواهند کرد.
• قادر به طراحی گردش‌های کاری AI و تعامل با تیم‌های فنی با اعتمادبه‌نفس خواهند بود.
• آمادگی لازم برای انتقال به نقش‌های پیشرفته AI یا مشارکت معنادار در پروژه‌های AI در نقش‌های غیرفنی را ایجاد خواهند کرد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه‌مندان به AI یا تغییردهندگان مسیر شغلی که می‌خواهند یک پورتفولیوی AI بسازند و با انجام دادن یاد بگیرند.
• تحلیلگران کسب‌وکار که قصد دارند AI را در ابزارهای داخلی ادغام کنند و تصمیم‌گیری را با راه‌حل‌های بدون کد و کم‌کد خودکار نمایند.
• کارآفرینان انفرادی و مدیران محصول که به دنبال نمونه‌سازی ویژگی‌های AI، همکاری بهتر با تیم‌های فنی و تبدیل ایده‌ها به ابزارهای کارآمد بدون کدنویسی از ابتدا هستند.
• دانشمندان داده که می‌خواهند فراتر از آموزش مدل بروند و یاد بگیرند چگونه عامل‌های AI بسازند و گردش‌های کاری دنیای واقعی را خودکار کنند.