LEARNING_WITH_M Telegram 91
📢 معرفی Semantic Kernel مایکروسافت: گامی به سوی هوش مصنوعی قدرتمند در توسعه نرم‌افزار 🚀

🔍 ابزار Semantic Kernel چیست؟
ابزار Semantic Kernel یک کتابخانه متن‌باز از مایکروسافت است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند هوش مصنوعی (AI) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT و GPT-4 را به برنامه‌های خود اضافه کنند. این ابزار، قدرت هوش مصنوعی را با منطق‌های سنتی کدنویسی ترکیب می‌کند.

💡 قابلیت‌های کلیدی Semantic Kernel:


قابلیت Skills (مهارت‌ها): تعریف و اجرای مهارت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای انجام کارهای پیچیده.
🔗 اتصال به مدل‌های LLM: اتصال آسان به مدل‌های OpenAI و Azure OpenAI.
🧠داشتن Memory (حافظه): قابلیت ذخیره و بازیابی اطلاعات برای شخصی‌سازی تجربه کاربری.
🗂️امکان Planner (برنامه‌ریز): ایجاد و اجرای برنامه‌های پویا برای مدیریت اهداف و وظایف.
📡 قابلیت Connectors (اتصال‌دهنده‌ها): امکان ادغام با سرویس‌های شخص ثالث و APIهای دیگر.

💥 چرا Semantic Kernel مهم است؟
اگر بخواهید یک چت‌بات پیشرفته، یک سیستم پاسخ‌گویی خودکار، یا یک برنامه مدیریت هوشمند بسازید، Semantic Kernel این امکان را برای شما فراهم می‌کند تا هوش مصنوعی را به راحتی در کدهای C# و Python خود ادغام کنید.

🌐 مناسب برای توسعه‌دهندگان C# و Python
ابزار Semantic Kernel به شما امکان می‌دهد مهارت‌های هوش مصنوعی را در پروژه‌های نرم‌افزاری خود بگنجانید. اگر به دنبال ساخت سیستم‌های هوشمند با AI هستید، این ابزار دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید!

به زودی یک ویدیو برای پیاده سازی Semantic Kernel و اتصالش به AvvalAI پست می کنم که ببینید چطوری میشه پروژه هایی بر بستر AI داشته باشید.


📢 نظر شما درباره Semantic Kernel چیه؟ آیا به این تکنولوژی علاقه‌مندید؟ 👇
👍111



tgoop.com/learning_with_m/91
Create:
Last Update:

📢 معرفی Semantic Kernel مایکروسافت: گامی به سوی هوش مصنوعی قدرتمند در توسعه نرم‌افزار 🚀

🔍 ابزار Semantic Kernel چیست؟
ابزار Semantic Kernel یک کتابخانه متن‌باز از مایکروسافت است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند هوش مصنوعی (AI) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT و GPT-4 را به برنامه‌های خود اضافه کنند. این ابزار، قدرت هوش مصنوعی را با منطق‌های سنتی کدنویسی ترکیب می‌کند.

💡 قابلیت‌های کلیدی Semantic Kernel:


قابلیت Skills (مهارت‌ها): تعریف و اجرای مهارت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای انجام کارهای پیچیده.
🔗 اتصال به مدل‌های LLM: اتصال آسان به مدل‌های OpenAI و Azure OpenAI.
🧠داشتن Memory (حافظه): قابلیت ذخیره و بازیابی اطلاعات برای شخصی‌سازی تجربه کاربری.
🗂️امکان Planner (برنامه‌ریز): ایجاد و اجرای برنامه‌های پویا برای مدیریت اهداف و وظایف.
📡 قابلیت Connectors (اتصال‌دهنده‌ها): امکان ادغام با سرویس‌های شخص ثالث و APIهای دیگر.

💥 چرا Semantic Kernel مهم است؟
اگر بخواهید یک چت‌بات پیشرفته، یک سیستم پاسخ‌گویی خودکار، یا یک برنامه مدیریت هوشمند بسازید، Semantic Kernel این امکان را برای شما فراهم می‌کند تا هوش مصنوعی را به راحتی در کدهای C# و Python خود ادغام کنید.

🌐 مناسب برای توسعه‌دهندگان C# و Python
ابزار Semantic Kernel به شما امکان می‌دهد مهارت‌های هوش مصنوعی را در پروژه‌های نرم‌افزاری خود بگنجانید. اگر به دنبال ساخت سیستم‌های هوشمند با AI هستید، این ابزار دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید!

به زودی یک ویدیو برای پیاده سازی Semantic Kernel و اتصالش به AvvalAI پست می کنم که ببینید چطوری میشه پروژه هایی بر بستر AI داشته باشید.


📢 نظر شما درباره Semantic Kernel چیه؟ آیا به این تکنولوژی علاقه‌مندید؟ 👇

BY Learning With M


Share with your friend now:
tgoop.com/learning_with_m/91

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Telegram users themselves will be able to flag and report potentially false content. How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) Healing through screaming therapy Co-founder of NFT renting protocol Rentable World emiliano.eth shared the group Tuesday morning on Twitter, calling out the "degenerate" community, or crypto obsessives that engage in high-risk trading. The Standard Channel
from us


Telegram Learning With M
FROM American