پروتکلهای A2A و APIs - ساخت سیستمهای هوش مصنوعی واقعی با پایتون
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- ساخت و تست REST APIs با پایتون (Flask و FastAPI)
- یکپارچهسازی مدلهای هوش مصنوعی (Hugging Face و SpaCy و BERT) در اپلیکیشنهای واقعی
- طراحی پروتکلها و گردشکارهای AI-to-AI (A2A) که چندین سرویس هوش مصنوعی را به هم متصل میکنند.
- خودکارسازی رسیدگی به بازخورد مشتری با تحلیل احساسات + CRM + Slack
- دستهبندی و مسیریابی ایمیلها با استفاده از پایپلاینهای ایمیل هوش مصنوعی (Gmail/SendGrid APIs)
- توانمندسازی چتباتها و دستیاران صوتی با تشخیص intent (Rasa و Dialogflow)
- پیادهسازی گردشکارهای هوش مصنوعی رویدادمحور با استفاده از Kafka یا Redis
- اعمال بهترین شیوهها برای مدیریت خطا، تابآوری و مقیاسپذیری
- درک هوش مصنوعی عاملی و نحوه شبیهسازی ایجنتهای تصمیمگیر
- ساخت پروژههای کوچک end-to-end برای نمایش مهارتهای خود در یوزکیسهای واقعی
پیشنیازهای دوره
- دانش پایه از برنامهنویسی پایتون (متغیرها، توابع، حلقهها)
- آشنایی با استفاده از خط فرمان و ترمینال
- کنجکاوی برای یادگیری اینکه APIs و سیستمهای هوش مصنوعی چگونه به هم متصل میشوند.
- هیچ تجربه قبلی در AI یا API لازم نیست همه موارد را قدمبهقدم میسازیم.
- یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت (Windows و Mac و Linux)
توضیحات دوره
آیا آمادهاید از پروژههای ساده و آزمایشی هوش مصنوعی فراتر بروید و سیستمهای واقعی بسازید که در آن هوش مصنوعی با سیستمها، سرویسها و حتی هوش مصنوعی دیگر ارتباط برقرار میکند؟ اگر بله، این دوره برای شما طراحی شده است.
این دوره یک مسیر عملی و پروژهمحور به دنیای پروتکلهای AI-to-AI (A2A) و REST APIs و گردشکارهای رویدادمحور است؛ عناصری که ستون فقرات اپلیکیشن های هوشمند مدرن را تشکیل میدهند. به جای تئوری صرف، شما با ساخت APIs، یکپارچهسازی مدلهای یادگیری ماشین و طراحی گردشکارهایی که در محیطهای واقعی کسبوکار اجرا میشوند، تجربه عملی کدنویسی به دست میآورید.
کار را با تسلط به اصول REST APIs از درک متدهای HTTP و تبادل داده با JSON تا ساخت اولین API خود با Flask یا FastAPI آغاز میکنیم. سپس APIs را با یکپارچهسازی مدلهای Hugging Face برای تحلیل احساسات، تست اندپوینتها با Postman یا Curl و استقرار آنها برای استفاده عملی، به مرحله اجرا میرسانیم.
در ادامه، وارد یوزکیسهای واقعی میشوید:
- خودکارسازی ارجاع بازخورد مشتری با تشخیص احساسات منفی، ایجاد تیکتها در CRM و ارسال هشدارها در Slack
- دستهبندی و مسیریابی ایمیلها با استفاده از SpaCy یا BERT و سپس ارسال آنها با Gmail یا SendGrid
- توانمندسازی چتباتها و دستیاران صوتی با تشخیص intent با استفاده از Rasa یا Dialogflow و فعالسازی APIs خارجی در پاسخ به آنها
همچنین مرزهای هیجانانگیز هوش مصنوعی عاملی و معماریهای رویدادمحور را بررسی میکنیم؛ جایی که ایجنتهای هوش مصنوعی میتوانند تصمیم بگیرند، تسکها را تریگر کنند و با استفاده از ابزارهایی مانند Kafka یا Redis بین سیستمها هماهنگی ایجاد کنند.
هر بخش شامل آزمایشگاههای عملی، پروژههای کوچک و آزمونها است تا یادگیری شما تثبیت شود. ویدئوها کوتاه هستند (کمتر از 10 دقیقه) تا بتوانید در بازههای متمرکز و منظم پیشرفت کنید.
در پایان، اعتمادبهنفس لازم را خواهید داشت تا سیستمهای مقیاسپذیر مجهز به هوش مصنوعی را طراحی، ساخته و مستقر کنید؛ سیستمهایی که فراتر از تستها هستند و به واقعیت آماده برای تولید میرسند.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- توسعهدهندگانی که میخواهند هوش مصنوعی را در گردشکارهای واقعی یکپارچه کنند.
- دانشمندان داده و مهندسان ML که میخواهند مدلهای خود را از طریق APIs مستقر کنند.
- علاقهمندان AI و ML که کنجکاو هستند بدانند سیستمهای هوش مصنوعی چگونه با هم ارتباط برقرار میکنند.
- مهندسان بکاند که در حال بررسی میکروسرویسهای مجهز به هوش مصنوعی و سیستمهای رویدادمحور هستند.
- دانشجویان و متخصصانی که برای مسیرهای شغلی در مهندسی سیستمهای هوش مصنوعی، MLOps یا توسعه محصولات AI آماده میشوند
- کسی که یادگیری عملی و پروژهمحور را به تئوری صرف ترجیح میدهد.
پروتکلهای A2A و APIs - ساخت سیستمهای هوش مصنوعی واقعی با پایتون
-
خوشآمدگویی و آنچه یاد خواهید گرفت - پروتکلهای A2A 03:10
-
پروتکلهای A2A چیست و چرا در سیستمهای هوش مصنوعی اهمیت دارند؟ 05:54
-
مقدمهای بر APIs و FastAPI 05:40
-
استفاده از FastAPI برای ساخت اولین API هوش مصنوعی - آزمایشگاه - ویرایش شده 05:30
-
تست API ساخته شده با FastAPI با استفاده از Postman - ویرایش شده 05:49
-
دموی کدنویسی مدل Hugging Face برای تحلیل احساسات - ویرایش شده 08:25
-
آزمون بخش 2 None
-
بلوک سازنده - REST APIs + مبانی هوش مصنوعی - نقشآفرینی None
-
صورت مسئله - بررسی معماری 03:21
-
ساخت API تحلیل احساسات (آزمایشگاه) 07:23
-
ایجاد خودکار تیکتهای CRM و ارسال هشدارهای Slack برای بازخورد منفی 03:53
-
مدیریت خطاها و بهبود تابآوری در API تحلیل احساسات 06:09
-
آزمون None
-
کاربرد 1 - ارجاع بازخورد مشتری - نقشآفرینی None
-
صورت مسئله - منطق - طراحی 02:52
-
استفاده از جیمیل و grid API برای واکشی ایمیلها 04:05
-
دستهبندی موضوع ایمیلها با استفاده از SpaCy یا BERT (آزمایشگاه) 08:11
-
ارسال ایمیلهای دستهبندی شده به اندپوینتهای مختلف (آزمایشگاه)-1 03:23
-
آزمون بخش 4 None
-
کاربرد 2 - Classifier ایمیل هوش مصنوعی - نقشآفرینی None
-
درک تشخیص Intent (Rasa و Dialogflow) 04:02
-
راهاندازی بکاند برای دریافت Intents (آزمایشگاه) 04:09
-
استفاده از Intent برای فعالسازی APIs خارجی (مثل آبوهوا، رزرو) (آزمایشگاه) 03:10
-
ساخت جریان هوشمند برای چتبات 04:25
-
آزمون بخش 5 None
-
کاربرد 3 - بکاند چتبات یا دستیار صوتی - نقشآفرینی None
-
هوش مصنوعی عاملی چیست؟ بررسی مفاهیم و روندها 03:55
-
شبیهسازی ایجنت هوش مصنوعی که تصمیم میگیرد چه کاری انجام دهد (آزمایشگاه) 06:29
-
اختیاری: استفاده از Redis برای فعالسازی تسکهای هوش مصنوعی (آزمایشگاه) 02:52
-
آزمون بخش 6 None
-
بخش اضافه - هوش مصنوعی عاملی + گردشکارهای رویدادمحور - نقشآفرینی None
-
جمعبندی نهایی + بهترین شیوهها 05:30
-
گام بعدی چیست؟ (LangChain و MLOps و ایجنتهای GPT) 03:03
-
پروتکلهای A2A و APIs - ساخت سیستمهای هوش مصنوعی واقعی با پایتون - نقشآفرینی None
مشخصات آموزش
پروتکلهای A2A و APIs - ساخت سیستمهای هوش مصنوعی واقعی با پایتون
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:34
- مدت زمان :01:51:20
- حجم :1.03GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy