LinkedIn – OpenAI API and MCP Development 2026-2

در تاریخ: 1405/07/10 7:26:31

توضیحات

دوره OpenAI API and MCP Development. این دوره آموزشی جامع به توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی OpenAI API و پروتکل MCP پرداخته و نحوه ساخت سیستم‌های هوشمند چندعاملی و اتصال به منابع داده تخصصی را آموزش می‌دهد. این دوره آموزشی جذاب و کاربردی به بررسی حوزه پویا و پیشرفته توسعه با رابط برنامه‌نویسی کاربردی OpenAI API و MCP می‌پردازد که توسط مدرس و توسعه‌دهنده وب، سندی لودوسکی (Sandy Ludosky) ارائه شده است. فراگیران در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند ابزار GitHub Copilot را به طور چشمگیری تقویت کند، سیستم‌های چندعاملی را هماهنگ سازد و برنامه‌ها را به منابع داده مختص به حوزه‌های مختلف متصل کند. شروع کار با محیط‌های ابری GitHub Codespaces و سرورهای اختصاصی MCP از گام‌های اولیه این مسیر است تا کاربران بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را به صورت مستقیم در جریان کارهای روزمره خود ادغام کنند. علاوه بر این، دوره مذکور بر اتوماسیون بررسی‌های کدنویسی، ارتقای برنامه‌ها به کمک عامل‌های هوشمند زمینه آگاه و کسب تجربه عملی در زمینه تنظیم مجوزها با استفاده از توکن‌های دسترسی تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از پیشنهادهای هوش مصنوعی برای رفع اشکال و بهینه‌سازی کدهای پایتون به کمک GitHub Actions بهره ببرند. این برنامه آموزشی برای افرادی طراحی شده است که با برنامه‌نویسی پایه پایتون و توسعه وب آشنایی دارند و می‌خواهند توانایی خود را در پیمایش اکوسیستم هوش مصنوعی و اعمال مدل‌های پیشرفته روی پروژه‌های واقعی افزایش دهند. در نهایت، این دوره شرکت‌کنندگان را آماده می‌کند تا اپلیکیشن‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی بسازند که به صورت هوشمندانه به درخواست‌های کاربران پاسخ می‌دهند.

آنچه فرا خواهید گرفت

کار با رابط برنامه‌نویسی کاربردی: یادگیری نحوه استفاده از OpenAI API برای ارتباط مستقیم با مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی.
توسعه پروتکل ارتباطی: تسلط بر پیاده‌سازی و پیکربندی سرورها و ابزارهای پروتکل MCP در پروژه‌های نرم‌افزاری.
مدیریت سیستم‌های چندعاملی: نحوه هماهنگی و مدیریت همزمان چندین عامل هوشمند برای انجام وظایف پیچیده.
بهینه‌سازی محیط توسعه: استفاده از GitHub Codespaces و تنظیم دقیق دسترسی‌ها با توکن‌های امنیتی.
اتوماسیون و بازبینی کد: خودکارسازی بررسی کدها، رفع اشکال و بازنویسی ساختار کدها به کمک GitHub Actions.
یکپارچه‌سازی ابزارها: نحوه ارتقای عملکرد GitHub Copilot با اتصال به منابع داده اختصاصی و زمینه‌محور.

این دوره مناسب افرادیست که

توسعه‌دهندگان وب و نرم‌افزار: برنامه‌نویسانی که با زبان پایتون آشنایی پایه دارند و می‌خواهند هوش مصنوعی را وارد پروژه‌های خود کنند.
مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: افرادی که به دنبال تسلط بر ابزارهای تولید محتوا و مدل‌های زبانی بزرگ هستند.
برنامه‌نویسان علاقه‌مند به اتوماسیون: کسانی که می‌خواهند فرآیندهای توسعه کد، رفع اشکال و مدیریت مخازن را با هوش مصنوعی خودکار سازند.