دوره هوش مصنوعی Spring – مستقیم به مغز: از اصول تا تخصص
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- ساخت یک مدل ذهنی قوی از اصول Spring AI برای توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی در دنیای واقعی
- درک مفاهیم اصلی هوش مصنوعی - مدلهای زبانی بزرگ، تعبیه ها، RAG، بردارها - از طریق توضیحات ویژوال و شفاف
- تسلط به معماری Spring AI و انتزاعات یکپارچه آن برای گردشکارهای مدرن هوش مصنوعی.
- یادگیری چگونگی طراحی پرامپت، الگوها و خروجیهای ساختاریافته به طور قابل اعتماد با استفاده از Spring AI
- مقایسه مفهومی ارائهدهندگان اصلی مدلهای زبانی بزرگ - OpenAI ،Claude ،Bedrock ،Groq، Vertex ،Mistral
- درک مدلهای تعبیه، جستجوی معنایی، جریانهای بازیابی و نمایش برداری
- یادگیری معماری مفهومی RAG، آمادهسازی داده، ارزیابی و اصول قابلیت اطمینان
- بررسی مفهومی پایگاههای داده برداری - Pinecone ،Qdrant ،Redis ،Milvu s ،PGVector، Cassandra
- درک معماری، چرخه عمر و الگوهای سازمانی پروتکل Model Context (MCP)
- یادگیری نظارت پذیری مفهومی برای سیستمهای هوش مصنوعی - معیارها، تشخیص دریفت و حالتهای خرابی
- دسترسی به وضوح تخصصی در مورد مدلهای تعدیل، ایمنی، حاکمیت و ریسکهای هوش مصنوعی سازمانی
- توسعه تفکر در سطح تخصصی برای طراحی، استدلال و ارزیابی سیستمهای Spring AI از ابتدا تا انتها
پیشنیازهای دوره
- هیچ تجربه قبلی با هوش مصنوعی یا Spring AI مورد نیاز نیست.
- درک اولیه از برنامهنویسی مفید است اما اجباری نیست.
- هیچ پیشینه ریاضی، یادگیری ماشین یا تجربه قبلی با مدلهای زبانی بزرگ مورد نیاز نیست.
- تنها پیشنیازها یک لپتاپ و تمایل به یادگیری هستند.
- این دوره برای حذف موانع فنی و قابل دسترس کردن اصول هوش مصنوعی برای همه - از جمله مبتدیان - طراحی شده است.
توضیحات دوره
روشنترین تجربه یادگیری ممکن را تجربه کنید!
برای تضمین یک تجربه صوتی حرفهای، ثابت و باکیفیت به هر زبانی، این دوره از فناوری صدای هوش مصنوعی حرفهای استفاده میکند. این روش تضمین میکند که همه درسها با وضوحی ثابت و ریتمی دقیق ارائه شوند و شما کاملاً بر تسلط به مطالب تمرکز کنید. ما کل برنامه درسی را با ویدیوهای اختصاصی و جامع برای هر بخش پوشش میدهیم.
مستقیم به مغز یعنی یادگیری بدون زحمت مفاهیمی که در ذهن میمانند و بخشی از طرز فکر شما میشوند. به جای حفظ کردن، سیستم را میبینید، منطق را درک میکنید و استدلال را بهراحتی به یاد میآورید. این دوره مغز شما را آموزش میدهد تا مدلهای ذهنی بسازد، نه یادداشتها، تا دانش به طور طبیعی، خودکار و دائمی شود. این فقط یادگیری نیست. وضوحی است که تا آخر عمر با شما میماند.
Spring AI – مستقیم به مغز: از اصول تا تخصص رویکرد محور-وضوح، مبتنی بر تجسم و اولویت-مبنا در هوش مصنوعی است که برای مهندسان نرمافزار مدرن ساخته شده است. این دوره به جای اینکه شما را با مستندات پراکنده، مثالهای مبهم یا توضیحات نظری سنگین غرق کند، بر درک عمیق مفهومی، مدلهای ذهنی عملی و تفکر معماری هوش مصنوعی در دنیای واقعی تمرکز دارد.
این دوره دقیقاً چگونگی کار سیستمهای مدرن هوش مصنوعی را به شما آموزش میدهد، اینکه Spring AI چگونه کل اکوسیستم را ساده میکند، و چگونه توسعهدهندگان، مهندسان DevOps، تسترهای QA، معماران و صاحبان محصول میتوانند از این مفاهیم برای ساخت و مقیاسدهی اپلیکیشن های هوش مصنوعی سازمانی با اطمینان استفاده کنند.
شما همه چیز را یاد خواهید گرفت - از مدلهای زبانی بزرگ، تعبیه ها، پایگاههای داده برداری، RAG، چندوجهی، مدلهای ایمنی، خانوادههای مدل، پلتفرمهای ابری هوش مصنوعی، گردشکارهای عامل، MCP، نظارت پذیری، الگوهای معماری و استراتژیهای تست - همه به روشی توضیح داده شده که مستقیم به مغز شما میرود بدون سردرگمی است.
هر ماژول برای ارائه وضوح در کمتر از 10 تا 15 دقیقه طراحی شده است. شما هرگز احساس گمشدگی، سردرگمی یا گیر کردن نمیکنید. در عوض، مفاهیم به تدریج با استفاده از تصاویر ویژوال، جریانها، نمودارها و مدلهای ذهنی که به شما در به خاطر سپردن و استفاده فوری از دانش کمک میکند، ساخته میشوند.
چه در حال ادغام OpenAI ،Azure ،Vertex AI ،Anthropic، Mistral ،Bedrock ،Groq یا مدلهای زبانی بزرگ محلی در سیستمهای خود باشید، این دوره چارچوبهای ذهنی اصلی مورد نیاز برای کار با اطمینان با هر ارائهدهنده هوش مصنوعی مدرن را به شما میدهد.
در پایان این دوره، شما مانند یک مهندس آماده هوش مصنوعی فکر خواهید کرد، قادر به طراحی، درک و برقراری ارتباط مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی بدون زحمت خواهید بود. این فقط آموزش نیست - این یک ارتقای کامل ذهنیت برای عصر هوش مصنوعی است.
اگر تخصص Spring AI را میخواهید که برای همیشه با شما بماند، این دوره مستقیم به مغز همان چیزی است که به آن نیاز دارید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- ساخت مدلهای ذهنی قوی از معماری Spring AI برای توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی در دنیای واقعی
- درک مفاهیم مدلهای زبانی بزرگ، رفتارهای مدل و تفاوتهای ارائهدهندگان برای انتخاب مدل مناسب
- طراحی پرامپتهای باکیفیت با استفاده از الگوها، متغیرها و الگوهای خروجی ساختاریافته
- استفاده مؤثر از ChatClient API برای ساخت اپلیکیشن های Spring قابل اعتماد و مقیاسپذیر هوش مصنوعی محور
- یادگیری تعبیه ها، جستجوی معنایی و مفاهیم برداری برای معماریهای مبتنی بر RAG
- درک پایگاههای داده برداری، نمایهگذاری و گردشکارهای بازیابی برای سیستمهای هوش مصنوعی سازمانی
- تسلط به اصول RAG، جریانهای استدلال، متدهای ارزیابی و بهبود دقت
- یادگیری ادغام Spring AI با OpenAI ،Azure، Bedrock ،Vertex ،Groq و سایر ارائهدهندگان
- درک تعدیل، ایمنی، حاکمیت و انطباق برای سیستمهای هوش مصنوعی در محیط تولید
- توسعه وضوح مفهومی در مورد مدلهای تصویر، صدا، رونویسی و چندوجهی
- یادگیری تکنیکهای نظارت پذیری، دورسنجی و ارزیابی برای قابلیت اطمینان سیستم هوش مصنوعی
- ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی آیندهنگر با استفاده از MCP، عاملهای هوش مصنوعی و استراتژیهای استقرار ابری
دوره هوش مصنوعی Spring – مستقیم به مغز: از اصول تا تخصص
-
ماژول 1: Spring AI و پشته اپلیکیشن های مدرن هوش مصنوعی - مقدمه 15:32
-
ماژول 2: Spring AI، مدلهای زبانی بزرگ، استدلال و گردشکارهای عاملمحور 17:44
-
ماژول 3: 8 مفهوم اصلی هوش مصنوعی برای توسعهدهندگان Spring AI 12:56
-
ماژول 4: معماری اکوسیستم Spring AI و مدلهای ذهنی 18:14
-
ماژول 5: Spring AI آیندهنگر - راهاندازی محیط توسعه شما 16:46
-
ماژول 6: فلسفه Spring AI، اهداف طراحی و انتزاعات کلیدی 11:58
-
ماژول 7: ChatClient API - قلب توسعه Spring AI 15:15
-
ماژول 8: اصول پرامپت در Spring AI - الگوها، متغیرها و ترکیب 16:13
-
ماژول 9: خروجی ساختاریافته در Spring AI - JSON قابل اعتماد، اسکیما و اعتبارسنجها 16:15
-
ماژول 10: Spring AI و مفاهیم چندوجهی - از متن تا بینایی، صدا و فراتر 11:55
-
ماژول 12: مقایسه مدل در Spring AI - هزینه، تأخیر، استدلال و کیفیت 14:53
-
ماژول 11: Spring AI و درک مدلهای چت - قابلیتها، مصالحهها و انتخاب 13:31
-
ماژول 13: Amazon Bedrock برای Spring AI - استراتژی مدل سطح بالا 14:28
-
ماژول 14: Spring AI و مدلهای Anthropic Claude - نقاط قوت مفهومی و بهترین کاربردها 16:08
-
ماژول 15: Spring AI و Azure OpenAI - نمای کلی انطباق و حاکمیت سازمانی 11:54
-
ماژول 16: Spring AI و مدلهای DeepSeek - فلسفه معماری و بینشهای کارایی 12:28
-
ماژول 17: Spring AI و Docker Model Runner - استفاده از مدلهای محلی هوش مصنوعی 11:29
-
ماژول 18: Spring AI و Google Vertex AI Gemini - اصول و معماری چندوجهی 14:25
-
ماژول 19: Spring AI و Groq LPU Inference - مفاهیم اجرای مدل با تأخیر بسیار کم 16:50
-
ماژول 20: Spring AI و مدلهای Hugging Face - مدلهای زبانی بزرگ متنباز و نمای کلی اکوسیستم 14:53
-
ماژول 21: Spring AI و مدلهای Mistral AI - نوآوری متنباز مبتنی بر استدلال 13:26
-
ماژول 22: Spring AI و مدلهای زبانی بزرگ نوظهور - معماری MiniMax ،Moonshot و Perplexity 15:23
-
ماژول 23: Spring AI و مدلهای NVIDIA - اصول Generative AI در سطح سازمانی 14:47
-
ماژول 24: Spring AI و Ollama - مفاهیم و معماری ارائه محلی مدلهای زبانی بزرگ 12:53
-
ماژول 25: Spring AI و Oracle OCI Generative AI - سرویسهای هوش مصنوعی آماده سازمانی 14:08
-
ماژول 26: Spring AI و مدلهای OpenAI - هوش عمومی و نمای کلی طراحی API 14:40
-
ماژول 27: Spring AI و مدلهای زبانی بزرگ آسیایی - اکوسیستمهای QianFan و ZhiPu 14:54
-
ماژول 28: Spring AI و مدلهای تعبیه ها 101 - جستجوی معنایی و نمایش برداری 13:56
-
ماژول 29: Spring AI و تعبیه های Amazon Bedrock - بینشهای مفهومی 13:33
-
ماژول 30: Spring AI و تعبیه های Cohere - معماری سطح بالا و موارد استفاده 14:40
-
ماژول 31: Spring AI و ارائهدهندگان متنوع تعبیه، Titan ،Mistral - و بیشتر 13:38
-
ماژول 32: Spring AI و تعبیه های OpenAI و Azure - درک استراتژی برداری 13:20
-
ماژول 33: تعبیه های محلی Spring AI - استراتژیهای Ollama و ONNX 14:47
-
ماژول 34: Spring AI و تعبیه های جهانی - PostgresML ،QianFan ،VertexAI ،ZhiPu 14:48
-
ماژول 35: Spring AI و اصول تولید تصویر - مدلهای پخش و معماری 13:36
-
ماژول 36: Spring AI و مدلهای تصویری Azure OpenAI - تولید ویژوال سازمانی 14:43
-
ماژول 37: Spring AI و مدلهای تصویری OpenAI - تکامل و قابلیتهای DALL-E 14:54
-
ماژول 38: Spring AI و مدلهای Stability AI - تولید تصویر مبتنی بر پخش 14:52
-
ماژول 39: Spring AI و مدلهای زبانی بزرگ آسیایی - مدلهای تصویری ZhiPu و QianFan 13:50
-
ماژول 40: Spring AI و هوش صوتی - اصول تبدیل گفتار به متن و تبدیل متن به گفتار 14:18
-
ماژول 41: Spring AI و رونویسی صوتی - مفاهیم Whisper و Azure STT 13:45
-
ماژول 42: Spring AI و OpenAI و Azure TTS - مفاهیم سنتز عصبی گفتار 12:54
-
ماژول 43: Spring AI و درک مدلهای تعدیل - لایههای ایمنی و کنترل محتوا 13:37
-
ماژول 44: Spring AI - OpenAI در مقابل Mistral AI - تفاوتهای مفهومی در کنترل محتوا 13:52
-
ماژول 45: Spring AI و حافظه چت - رویکردهای مفهومی برای تداوم مکالمه 00:44
-
ماژول 46: Spring AI و فراخوانی ابزار - ارکستراسیون عملکردی با استفاده از استدلال هوش مصنوعی 12:35
-
ماژول 47: Spring AI و پروتکل Model Context - چشمانداز، هدف و طراحی 15:41
-
ماژول 48: راهاندازهای کلاینت پروتکل Model Context (MCP) در Spring AI 15:01
-
ماژول 49: Spring AI و راهاندازهای سرور MCP - طراحی سرویسهای آماده هوش مصنوعی 14:18
-
ماژول 50: Spring AI و MCP - ابزارها و الگوها برای سیستمهای هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی 14:05
-
ماژول 51: اصول RAG در Spring AI - معماری، جریان، استدلال و الگوهای اصلی 11:01
-
ماژول 52: Spring AI و پایپ لاین های ETL برای RAG - چارچوب مفهومی برای آمادهسازی داده 13:36
-
ماژول 53: ارزیابی مدل در Spring AI - دقت، قابلیت اطمینان و مدیریت دریفت 12:31
-
ماژول 54: Spring AI و پایگاههای داده برداری 101 - اصول، نمایهگذاری و معماری 13:02
-
ماژول 55: Spring AI و Azure AI Search - مفاهیم بازیابی شناختی (RAG) 11:52
-
ماژول 56: Spring AI و Azure Cosmos DB - مفاهیم جستجوی برداری سازمانی 12:19
-
ماژول 57: Spring AI و Apache Cassandra Vector Store - جستجوی برداری توزیعشده 13:00
-
ماژول 58: Spring AI - مفاهیم جستجوی برداری در Chroma ،Couchbase و Elasticsearch 13:11
-
ماژول 59: استراتژیهای برداری Spring AI - RAG با PostgreSQL ،Neo4j و Milvus 12:28
-
ماژول 60: برداریسازی در Spring AI - MongoDB Atlas و گرافهای دانش Neo4j 12:18
-
ماژول 61: پایگاههای داده برداری Spring AI - OpenSearch ،Oracle ،PGVector و Pinecone 13:17
-
ماژول 62: پایگاههای داده برداری Spring AI 101 - اصول، نمایهگذاری و معماری 12:48
-
ماژول 63: مفاهیم مشاهده پذیری در Spring AI - معیارها و مدلهای دورسنجی 13:37
-
ماژول 64: سرویسهای توسعه Spring AI و پایپ لاین های ارزیابی 13:37
-
ماژول 65: Spring AI و تست اپلیکیشن های هوش مصنوعی - بهترین شیوه ها و معماری 13:26
-
ماژول 66: Spring AI و Testcontainers برای هوش مصنوعی - استراتژی تست کانتینری 13:49
-
ماژول 67: نگاشت اکوسیستم Awesome Spring AI و بهترین منابع 11:33
-
ماژول 68: مهندسی پرامپت در Spring AI - تفکر ساختاریافته و مدلهای ذهنی 09:41
-
ماژول 69: ساخت عاملهای مؤثر هوش مصنوعی در Spring AI - استدلال و برنامهریزی 11:00
-
ماژول 70: استراتژیهای استقرار ابری برای اپلیکیشن های Spring AI 12:25
-
ماژول 71: نکات ارتقای Spring AI - تأثیر مفهومی و استراتژی نسخهبندی 00:44
-
ماژول 72: مهاجرت در Spring AI - از FunctionCallback به ToolCallback 12:02
مشخصات آموزش
دوره هوش مصنوعی Spring – مستقیم به مغز: از اصول تا تخصص
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:Alls
- تعداد درس:72
- مدت زمان :16:08:42
- حجم :5.55GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy