اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی شروعی حرفهای با Amazon Q Developer - ساخت برنامههای کاربردی هوشمند
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره شروعی حرفهای با Amazon Q Developer - ساخت برنامههای کاربردی هوشمند
موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرمافزار
موضوع میانی: توسعه برنامههای کاربردی با مدلهای زبانی بزرگ
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ
- 2. آشنایی با Amazon Q Developer
- 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه Amazon Q
- 4. معماری Amazon Q: اجزا و نحوه عملکرد
- 5. درک توکنها و نحوه پردازش متن در Amazon Q
- 6. مفهوم Prompt Engineering و اهمیت آن
- 7. طراحی Promptهای موثر برای Amazon Q
- 8. انواع مختلف Promptها: Zero-shot, One-shot, Few-shot
- 9. بهینهسازی Promptها برای دقت و کارایی
- 10. آشنایی با زبانهای برنامهنویسی پشتیبانیشده توسط Amazon Q
- 11. استفاده از Python برای تعامل با Amazon Q
- 12. APIهای Amazon Q: مروری بر توابع و امکانات
- 13. احراز هویت و مجوز دسترسی به Amazon Q
- 14. مدیریت خطاها و اشکالزدایی در برنامههای Amazon Q
- 15. ایجاد یک برنامه ساده پرسش و پاسخ با Amazon Q
- 16. ادغام Amazon Q با پایگاههای داده
- 17. استفاده از Amazon Q برای خلاصه سازی متن
- 18. استخراج اطلاعات کلیدی از متن با Amazon Q
- 19. ترجمه ماشینی با Amazon Q
- 20. تولید محتوا با Amazon Q: نوشتن مقالات و گزارشها
- 21. شخصیسازی Amazon Q برای دامنههای خاص
- 22. آشنایی با Fine-tuning و نحوه استفاده از آن
- 23. جمعآوری و آمادهسازی دادهها برای Fine-tuning
- 24. Fine-tuning یک مدل Amazon Q برای یک وظیفه خاص
- 25. ارزیابی عملکرد مدل Fine-tune شده
- 26. استفاده از Amazon Q برای تحلیل احساسات
- 27. تشخیص موجودیتهای نامگذاری شده با Amazon Q
- 28. ساخت رباتهای گفتگو (Chatbots) با Amazon Q
- 29. استفاده از Amazon Q برای تولید کد
- 30. تست و اشکالزدایی برنامههای تولید کد
- 31. ادغام Amazon Q با سرویسهای ابری دیگر
- 32. مقایسه Amazon Q با سایر مدلهای زبانی بزرگ
- 33. ملاحظات امنیتی در استفاده از Amazon Q
- 34. بهینهسازی عملکرد برنامههای Amazon Q
- 35. استفاده از Amazon Q برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 36. آشنایی با تکنیکهای Embedding در Amazon Q
- 37. استفاده از Amazon Q برای طبقهبندی متن
- 38. ساخت یک برنامه تشخیص اسپم با Amazon Q
- 39. استفاده از Amazon Q برای تحلیل روندها
- 40. پیشبینی با استفاده از Amazon Q و دادههای زمانی
- 41. آشنایی با مفهوم Reinforcement Learning و Amazon Q
- 42. استفاده از Amazon Q برای تولید داستان و شعر
- 43. استفاده از Amazon Q برای تولید موسیقی
- 44. آشنایی با محدودیتهای Amazon Q
- 45. بهترین روشها برای استفاده از Amazon Q
- 46. آینده Amazon Q و مدلهای زبانی بزرگ
- 47. معرفی ابزارهای کمکی برای توسعه با Amazon Q
- 48. استفاده از Amazon Q برای تولید مستندات فنی
- 49. ادغام Amazon Q با سیستمهای CRM
- 50. استفاده از Amazon Q برای پشتیبانی مشتری
- 51. آشنایی با Amazon Bedrock و ارتباط آن با Amazon Q
- 52. استفاده از Amazon Q برای تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی
- 53. استفاده از Amazon Q برای تولید محتوای چندزبانه
- 54. آشنایی با مفهوم RAG (Retrieval-Augmented Generation) و Amazon Q
- 55. پیادهسازی RAG با Amazon Q
- 56. استفاده از Amazon Q برای ساخت دستیارهای مجازی
- 57. آشنایی با مفاهیم اخلاقی در استفاده از مدلهای زبانی بزرگ
- 58. ایجاد یک برنامه تحلیل متن با Amazon Q و Python
- 59. استفاده از Amazon Q برای ایجاد خلاصههای خودکار اخبار
- 60. آشنایی با نحوه مقیاسپذیری برنامههای Amazon Q
- 61. استفاده از Amazon Q برای تولید ایمیلهای بازاریابی
- 62. آشنایی با Amazon SageMaker و ارتباط آن با Amazon Q
- 63. استفاده از Amazon Q برای تولید زیرنویس فیلم
- 64. آشنایی با APIهای Amazon Q برای توسعه دهندگان پیشرفته
- 65. استفاده از Amazon Q برای ساخت برنامههای کاربردی موبایل
- 66. آشنایی با روشهای نظارت بر عملکرد Amazon Q
- 67. استفاده از Amazon Q برای تحلیل بازخورد مشتریان
- 68. آشنایی با ابزارهای دیباگینگ برای برنامههای Amazon Q
- 69. استفاده از Amazon Q برای تولید گزارشهای تحلیلی
- 70. آشنایی با امنیت دادهها در Amazon Q
- 71. استفاده از Amazon Q برای ساخت سیستمهای توصیه گر
- 72. آشنایی با لایههای مختلف امنیت در Amazon Q
- 73. استفاده از Amazon Q برای شناسایی تقلب
- 74. آشنایی با استانداردهای قانونی مرتبط با هوش مصنوعی
- 75. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ هزینه در Amazon Q
- 76. استفاده از Amazon Q برای تولید کد تست خودکار
- 77. آشنایی با مفاهیم DevOps و Amazon Q
- 78. استفاده از Amazon Q برای خودکارسازی فرایندهای تجاری
- 79. آشنایی با تاثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
- 80. استفاده از Amazon Q برای ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
- 81. آشنایی با چالشهای توسعه برنامههای کاربردی با مدلهای زبانی بزرگ
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.