اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی توسعهٔ حرفه‌ای برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعهٔ حرفه‌ای برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با AWS

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. مقدمه‌ای بر AWS و خدمات هوش مصنوعی
• 4. کاربرد مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
• 5. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق برای هوش مصنوعی مولد
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 9. ترنسفورمرها و معماری آن‌ها
• 10. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 12. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 13. انتخاب و پیکربندی مدل‌های زبانی در AWS
• 14. Amazon SageMaker برای توسعه هوش مصنوعی
• 15. Amazon Bedrock: مدل‌های مولد به عنوان سرویس
• 16. استفاده از مدل‌های مولد برای تولید متن
• 17. تولید کد با هوش مصنوعی
• 18. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های مولد
• 19. ترجمه ماشینی با هوش مصنوعی مولد
• 20. پاسخ به سوالات متنی (Question Answering)
• 21. تحلیل احساسات با مدل‌های مولد
• 22. تولید تصویر با هوش مصنوعی
• 23. مدل‌های تولید تصویر (Generative Image Models)
• 24. کاربردهای تولید تصویر در طراحی و توسعه
• 25. Amazon Rekognition برای تحلیل تصویر
• 26. Amazon Titan برای تولید محتوا
• 27. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 28. ادغام مدل‌های زبانی در برنامه‌های وب
• 29. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots) هوشمند
• 30. توسعه دستیارهای مجازی
• 31. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار
• 32. بهینه‌سازی فرآیندها با هوش مصنوعی
• 33. افزایش بهره‌وری با ابزارهای هوش مصنوعی مولد
• 34. امنیت در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 35. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 36. مدیریت داده‌ها برای آموزش مدل‌ها
• 37. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 38. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 39. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
• 40. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در AWS
• 41. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)
• 42. Amazon Elastic Container Service (ECS)
• 43. استقرار مدل‌های لبه (Edge Deployment)
• 44. نظارت و مانیتورینگ مدل‌های هوش مصنوعی
• 45. اندازه‌گیری عملکرد مدل‌ها
• 46. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 47. قابلیت اطمینان و تاب‌آوری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 48. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی AWS
• 49. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 50. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده AWS
• 51. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌ها
• 53. تست A/B برای مدل‌های مولد
• 54. مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 55. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 56. مدل‌های مولد برای داده‌های ساختاریافته
• 57. استفاده از هوش مصنوعی مولد در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 58. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در داده‌کاوی
• 59. تولید محتوای خلاقانه با هوش مصنوعی
• 60. توسعه بازی‌های ویدئویی با هوش مصنوعی مولد
• 61. هوش مصنوعی مولد در آموزش و یادگیری
• 62. شخصی‌سازی تجربیات یادگیری
• 63. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحقیقات علمی
• 64. نوآوری در توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
• 65. استراتژی‌های توسعه محصول با هوش مصنوعی
• 66. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 67. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در هوش مصنوعی
• 68. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 69. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله
• 70. شفافیت و توضیح‌پذیری در هوش مصنوعی
• 71. استانداردهای صنعتی در توسعه هوش مصنوعی
• 72. آینده هوش مصنوعی مولد و روندهای نوظهور
• 73. هوش مصنوعی مولد و رباتیک
• 74. هوش مصنوعی مولد در اینترنت اشیاء (IoT)
• 75. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در سلامت
• 76. توسعه دارو با هوش مصنوعی مولد
• 77. هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌های مالی
• 78. بهینه‌سازی زنجیره تامین با هوش مصنوعی
• 79. هوش مصنوعی مولد در صنعت رسانه
• 80. کاربردهای حقوقی هوش مصنوعی مولد
• 81. هوش مصنوعی مولد و امنیت سایبری
• 82. توسعه ابزارهای دفاعی با هوش مصنوعی
• 83. مدل‌های مولد برای شبیه‌سازی
• 84. هوش مصنوعی مولد در تحلیل آب‌وهوا
• 85. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در کشاورزی
• 86. هوش مصنوعی مولد در شهرسازی هوشمند
• 87. توسعه پایدار با هوش مصنوعی مولد
• 88. نوآوری در خدمات مشتری با هوش مصنوعی
• 89. مدیریت دانش سازمانی با هوش مصنوعی مولد
• 90. هوش مصنوعی مولد و تعامل انسان و کامپیوتر
• 91. توسعه رابط‌های کاربری نسل جدید
• 92. هوش مصنوعی مولد برای افراد دارای معلولیت
• 93. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 94. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 95. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم
• 96. همکاری با متخصصان هوش مصنوعی
• 97. پروژه‌های عملی در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 98. موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی مولد
• 99. مقدمه‌ای بر AWS Certified Generative AI Developer