اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت عامل‌های هوشمند سازمانی با استفاده از Amazon Bedrock

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت عامل‌های هوشمند سازمانی با استفاده از Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین پردازش داده

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با سرویس Amazon Bedrock و قابلیت‌های آن
• 3. مدیریت دسترسی و امنیت در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 4. بررسی مدل‌های پایه در Amazon Bedrock و معیارهای انتخاب مدل
• 5. مفاهیم بنیادی عامل‌های هوشمند و معماری Agentic
• 6. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی در درک و تولید متن
• 7. پیاده‌سازی محیط توسعه برای کار با APIهای Amazon Bedrock
• 8. استفاده از دانش‌نامه‌های اختصاصی با روش بازیابی افزوده (RAG)
• 9. مراحل آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. کار با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) در سامانه‌های هوشمند
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو (Prompt Engineering) برای خروجی‌های دقیق
• 12. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در عامل‌های هوشمند
• 13. اتصال مدل‌های زبانی به ابزارهای جانبی و APIهای سازمانی
• 14. طراحی ساختار ابزارهای (Tools) اختصاصی برای عامل‌های هوشمند
• 15. مکانیزم فراخوانی تابع (Function Calling) در محیط Bedrock
• 16. پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری در عامل‌های خودکار
• 17. مدیریت جریان‌های کاری (Workflows) با استفاده از Amazon Bedrock Agents
• 18. پیکربندی پارامترهای مدل برای بهبود دقت و کاهش توهمات هوش مصنوعی
• 19. روش‌های ارزیابی خروجی مدل‌های زبانی در محیط‌های سازمانی
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
• 22. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای کاربردهای تخصصی
• 23. پیاده‌سازی مکانیزم‌های حفاظتی (Guardrails) برای کنترل محتوا
• 24. فیلتر کردن خروجی‌های نامناسب بر اساس سیاست‌های سازمانی
• 25. یکپارچه‌سازی عامل‌های هوشمند با سامانه‌های مدیریت پایگاه داده داخلی
• 26. طراحی رابط کاربری برای تعامل با دستیارهای هوشمند سازمانی
• 27. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سامانه‌های هوشمند بزرگ
• 28. تست و اعتبارسنجی عامل‌های هوشمند در محیط‌های آزمایشگاهی
• 29. رفع خطا و دیباگ کردن زنجیره‌های فکری در مدل‌های زبانی
• 30. استقرار و نگهداری سامانه‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 31. راهکارهای تضمین انطباق داده‌ها با قوانین حریم خصوصی
• 32. امنیت داده‌ها در تبادل با مدل‌های زبانی خارجی
• 33. بررسی موردی طراحی عامل هوشمند برای پشتیبانی مشتریان
• 34. طراحی عامل‌های هوشمند برای تحلیل اسناد فنی و اداری
• 35. اتوماسیون فرآیندهای سازمانی با استفاده از عامل‌های هوشمند
• 36. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 37. نقش نظارت انسانی در فرآیندهای خودکارسازی هوشمند
• 38. بررسی آینده فناوری‌های عامل‌محور و هوش مصنوعی مولد