دوره پروتکل‌های A2A و APIs - ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی واقعی با پایتون

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.