پی سی دانلود - آموزش-اسپرینگ-ای‌آی

انقلاب هوش مصنوعی فرا رسیده است، در حالی که سیستم‌های سازمانی همچنان با زبان جاوا قدرت می‌گیرند. توسعه‌دهندگان جاوا به یک روش مدرن و کاربردی برای ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بدون نیاز به دانش عمیق در زمینه علم داده نیاز دارند. این دوره پاسخی مستقیم به این نیاز است و یک توسعه‌دهنده Spring Boot را به یک مهندس هوش مصنوعی با تقاضای بالا تبدیل می‌کند. در این دوره، موارد غیرضروری کنار گذاشته شده و دقیقاً نحوه ساخت ویژگی‌های هوش مصنوعی قوی و مقیاس‌پذیر با استفاده از الگوهای آشنای اکوسیستم Spring آموزش داده می‌شود. حرکت از مفاهیم بنیادی به سمت ویژگی‌های عملیاتی و آماده برای تولید (Production) به سرعت انجام می‌گیرد: شرکت‌کننده بر مکانیک اصلی مدل‌های LLM—مانند توکن‌ها (Tokens)، پرامپت‌ها (Prompts) و پنجره‌های محتوا (Context Windows)—که اجزای سازنده هر برنامه هوش مصنوعی هستند، تسلط پیدا خواهد کرد. اولین برنامه Spring AI خود را از پایه خواهد ساخت. فراتر از تولید متن، ادغام قابلیت‌هایی چون تولید تصویر، تبدیل متن به گفتار (TTS)، تبدیل گفتار به متن (STT) و قابلیت‌های چندحالتی (Multimodal) (بینایی/صوتی) را می‌آموزد. همچنین، خطوط لوله (Pipelines) تعدیل (Moderation) را با استفاده از هر دو مدل OpenAI و مدل رایگان Mistral پیاده‌سازی خواهد کرد.
در دوره آموزشی Spring AI: Build Java AI Apps, Chatbots & RAG Systems (2026) شما با نحوه ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در برنامه‌های Spring Boot با استفاده از فریم‌ورک Spring AI آشنا خواهید شد.

در این دوره، شرکت‌کنندگان به صورت کاملاً عملی و گام به گام یاد می‌گیرند که چگونه یک سیستم پشتیبانی مشتری با قابلیت‌های هوش مصنوعی ایجاد کنند. این سیستم با بهره‌گیری از Spring Boot, Spring Security, تکنیک‌های ورود از طریق شبکه‌های اجتماعی (Social Login)، Spring AI و React ساخته می‌شود. مسیر توسعه از پیکربندی اولیه تا استقرار نهایی برنامه به طور کامل پوشش داده خواهد شد، که تجربه‌ای جامع و کاربردی را برای شرکت‌کنندگان فراهم می‌آورد. این قسمت به نحوه به کارگیری فناوری‌های هوش مصنوعی برای خودکارسازی پاسخ‌ها و بهبود تعاملات با مشتری اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه چت‌بات‌هایی بسازند که بتوانند درخواست‌های رایج را مدیریت کرده و در صورت لزوم، مسائل پیچیده‌تر را به مسئول مربوطه ارجاع دهند. همچنین، به بررسی مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های مشتری و استخراج بینش‌های ارزشمند پرداخته می‌شود. در این بخش، مهارت‌های لازم برای توسعه یک رابط کاربری پویا و واکنش‌گرا (Responsive) که تعامل کاربر را افزایش می‌دهد، آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه کامپوننت‌های فرانت‌اند را با API بک‌اند یکپارچه کنند تا به‌روزرسانی داده‌ها به صورت لحظه‌ای انجام شود.
در دوره آموزشی Spring AI: Build a Professional AI Customer Support System با توسعه یک سیستم پشتیبانی مشتری مجهز به هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.