اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی سفارشی‌سازی مدل‌های پایه‌ای برای کاربردهای هوش مصنوعی مولد با Amazon Bedrock

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سفارشی‌سازی مدل‌های پایه‌ای برای کاربردهای هوش مصنوعی مولد با Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
• 2. معماری مدل‌های پایه‌ای
• 3. انواع مدل‌های پایه‌ای موجود
• 4. انتخاب مدل پایه‌ای مناسب برای کاربرد خاص
• 5. آشنایی با Amazon Bedrock
• 6. مفاهیم کلیدی در Amazon Bedrock
• 7. راه‌اندازی محیط توسعه Amazon Bedrock
• 8. وارد کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای سفارشی‌سازی
• 9. تکنیک‌های مهندسی پرامپت
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پایه‌ای
• 11. آموزش مدل با استفاده از مجموعه داده‌های خود
• 12. ارزیابی عملکرد مدل سفارشی‌سازی شده
• 13. مقایسه روش‌های مختلف سفارشی‌سازی
• 14. استفاده از Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• 15. پیاده‌سازی RAG با Amazon Bedrock
• 16. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای RAG
• 17. مدیریت و نگهداری مدل‌های سفارشی‌سازی شده
• 18. استقرار مدل‌های سفارشی‌سازی شده در محیط عملیاتی
• 19. مقیاس‌پذیری مدل‌های سفارشی‌سازی شده
• 20. امنیت مدل‌های سفارشی‌سازی شده
• 21. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
• 22. عیب‌یابی و رفع مشکلات مدل
• 23. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در پردازش زبان طبیعی
• 24. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در بینایی کامپیوتر
• 25. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در تولید محتوا
• 26. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در خلاصه‌سازی متن
• 27. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در ترجمه ماشینی
• 28. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در تحلیل احساسات
• 29. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در پاسخگویی به سؤالات
• 30. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در تولید کد
• 31. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در تولید تصویر
• 32. کاربردهای مدل‌های سفارشی‌سازی شده در تولید صدا
• 33. آشنایی با APIهای Amazon Bedrock
• 34. ادغام مدل‌های سفارشی‌سازی شده با سایر سرویس‌های AWS
• 35. استفاده از Amazon SageMaker برای سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 36. مقایسه Amazon Bedrock و Amazon SageMaker
• 37. بهترین روش‌ها برای سفارشی‌سازی مدل‌های پایه‌ای
• 38. چالش‌ها و محدودیت‌های سفارشی‌سازی مدل‌های پایه‌ای
• 39. آینده سفارشی‌سازی مدل‌های پایه‌ای
• 40. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی مدل برای یک برنامه چت‌بات
• 41. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی مدل برای یک سیستم توصیه‌گر
• 42. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی مدل برای تشخیص تقلب
• 43. مطالعه موردی: سفارشی‌سازی مدل برای تولید گزارش
• 44. استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده در صنعت بهداشت و درمان
• 45. استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده در صنعت مالی
• 46. استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده در صنعت خرده‌فروشی
• 47. استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده در صنعت تولید
• 48. استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده در صنعت آموزش
• 49. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ مدل
• 50. استفاده از A/B Testing برای ارزیابی مدل‌ها
• 51. بهینه‌سازی هزینه سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 52. تکنیک‌های کاهش حجم مدل
• 53. استفاده از Quantization برای کاهش دقت مدل
• 54. آشنایی با مفاهیم Federated Learning
• 55. استفاده از Differential Privacy در سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 56. آشنایی با مدل‌های Generative Adversarial Networks (GANs)
• 57. کاربردهای GANs در تولید داده‌های مصنوعی
• 58. استفاده از Variational Autoencoders (VAEs)
• 59. آشنایی با Transformer Networks
• 60. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در Transformerها
• 61. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری آن‌ها
• 62. بررسی معماری مدل‌های BERT و GPT
• 63. آشنایی با مدل‌های Diffusion Models
• 64. کاربردهای Diffusion Models در تولید تصویر
• 65. اصطلاحات تخصصی در سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 66. منابع آموزشی تکمیلی برای سفارشی‌سازی مدل‌ها