اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کار با کنسول Amazon Bedrock: راهنمای گام به گام

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با کنسول Amazon Bedrock: راهنمای گام به گام

موضوع کلی: هوش مصنوعی و خدمات ابری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پلتفرم Amazon Bedrock
• 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 3. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چیست؟
• 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. مزایای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در کسب‌وکار
• 7. معرفی کنسول Amazon Bedrock
• 8. ایجاد حساب کاربری در Amazon Bedrock
• 9. ناوبری در رابط کاربری کنسول Amazon Bedrock
• 10. تنظیمات اولیه و پیکربندی
• 11. مدیریت دسترسی و مجوزها در Amazon Bedrock
• 12. درک مدل‌های پایه موجود در Bedrock
• 13. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد مورد نظر
• 14. آشنایی با پارامترهای مدل
• 15. تنظیم پارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 16. وارد کردن داده‌ها به Amazon Bedrock
• 17. فرمت‌بندی داده‌ها برای آموزش مدل
• 18. آماده‌سازی داده‌ها برای استنتاج (Inference)
• 19. ایجاد یک مدل سفارشی در Amazon Bedrock
• 20. آموزش مدل با استفاده از داده‌های سفارشی
• 21. ارزیابی عملکرد مدل
• 22. بهبود دقت و کارایی مدل
• 23. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 25. مقایسه مدل‌های مختلف
• 26. انتخاب بهترین مدل برای نیازهای خاص
• 27. استفاده از APIهای Amazon Bedrock
• 28. ادغام مدل‌ها با سایر خدمات AWS
• 29. اتوماسیون فرآیندها با استفاده از مدل‌ها
• 30. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از عملکرد مدل
• 31. عیب‌یابی مشکلات رایج
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Amazon Bedrock
• 33. امنیت و حریم خصوصی در Amazon Bedrock
• 34. استفاده از Amazon Bedrock در صنایع مختلف
• 35. کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی
• 36. کاربرد مدل‌های زبانی در خدمات مشتری
• 37. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
• 38. کاربرد یادگیری ماشین در امور مالی
• 39. کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• 40. آشنایی با Prompt Engineering
• 41. نوشتن Promptهای مؤثر برای مدل‌های زبانی
• 42. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 43. تست و ارزیابی Promptها
• 44. بهبود Promptها برای دستیابی به نتایج مطلوب
• 45. استفاده از ابزارهای Prompt Engineering
• 46. مدیریت نسخه‌های مدل
• 47. کنترل تغییرات در مدل‌ها
• 48. بازگشت به نسخه‌های قبلی مدل
• 49. مقایسه عملکرد نسخه‌های مختلف مدل
• 50. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 51. استفاده از Amazon Bedrock برای تولید متن
• 52. تولید محتوای خلاقانه با استفاده از مدل‌های زبانی
• 53. ایجاد خلاصه‌های خودکار
• 54. ترجمه ماشینی
• 55. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 56. استفاده از Amazon Bedrock در توسعه نرم‌افزار
• 57. ادغام مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی
• 58. ساخت برنامه‌های کاربردی هوشمند
• 59. استفاده از Amazon Bedrock برای تحلیل احساسات
• 60. شناسایی نظرات مشتریان
• 61. تحلیل بازخورد مشتریان
• 62. بهبود تجربه کاربری با استفاده از تحلیل احساسات
• 63. آشنایی با محدودیت‌های Amazon Bedrock
• 64. مدیریت خطاها و استثناها
• 65. بهینه‌سازی عملکرد مدل در شرایط محدود
• 66. مقایسه Amazon Bedrock با سایر پلتفرم‌های یادگیری ماشین
• 67. انتخاب پلتفرم مناسب برای نیازهای خاص
• 68. آینده Amazon Bedrock و یادگیری ماشین
• 69. ترندهای جدید در یادگیری ماشین
• 70. کاربردهای نوظهور هوش مصنوعی
• 71. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 72. مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 73. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار