اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در زیرساخت‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری سرویس‌های ابری برای پردازش هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با سرویس آمازون بدراک و قابلیت‌های آن
• 4. انتخاب مدل پایه مناسب بر اساس نیازهای کسب‌وکار
• 5. مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت هوش مصنوعی
• 6. ایمنی و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های ابری
• 7. پیکربندی محیط‌های توسعه برای مدل‌های زبانی
• 8. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی برای فراخوانی مدل‌ها
• 9. مفهوم و کاربرد مهندسی پرامپت در محیط‌های سازمانی
• 10. استراتژی‌های بهینه‌سازی پرامپت برای خروجی‌های دقیق
• 11. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای سنجش کیفیت
• 12. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری برای جستجوی معنایی
• 13. پیاده‌سازی معماری بازیابی دانش افزوده برای مدل‌ها
• 14. یکپارچه‌سازی داده‌های سازمانی با مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. مدیریت حافظه و متن در تعاملات چندمرحله‌ای
• 16. امنیت داده‌ها در فرآیند تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 17. روش‌های نظارت بر اجرای مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 18. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل و لاگ در سرویس‌های ابری
• 19. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مدل با استفاده از کشینگ
• 20. استفاده از هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 21. توسعه چت‌بات‌های هوشمند با پشتیبانی از دانش سازمانی
• 22. تحلیل متون و استخراج داده‌های کلیدی با مدل‌های زبانی
• 23. تولید محتوای متنی سازگار با استانداردهای محلی
• 24. کاربرد مدل‌های بینایی ماشین در پردازش تصاویر ابری
• 25. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 27. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حجیم
• 28. پیاده‌سازی خط لوله داده برای تغذیه مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی در محیط آزمایشی
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های قانونی کشور
• 31. نظارت بر خروجی‌های مدل جهت جلوگیری از سوگیری
• 32. بهینه‌سازی مصرف منابع پردازشی در ابر
• 33. گزارش‌گیری و تحلیل عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 34. ارائه راهکارهای بومی مبتنی بر مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 36. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 37. آشنایی با ابزارهای مدیریت یکپارچه سرویس‌های ابری
• 38. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 39. بررسی مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی سازمانی