اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی متخصص هوش مصنوعی مولد و AWS: از صفر تا صد با رویکرد عملی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره متخصص هوش مصنوعی مولد و AWS: از صفر تا صد با رویکرد عملی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در ابر
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد
- 2. مبانی یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی مولد
- 3. معماریهای اصلی شبکههای عصبی
- 4. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربردها
- 5. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردها
- 6. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبانی بزرگ
- 7. مدلهای زبانی ترانسفورمر
- 8. معماری BERT و کاربردهای آن
- 9. معماری GPT و کاربردهای آن
- 10. تولید متن با هوش مصنوعی مولد
- 11. تولید تصویر با هوش مصنوعی مولد
- 12. تولید صدا با هوش مصنوعی مولد
- 13. آشنایی با AWS SageMaker
- 14. راهاندازی محیط توسعه AWS SageMaker
- 15. آمادهسازی دادهها برای مدلهای هوش مصنوعی مولد در AWS
- 16. آموزش مدلهای یادگیری ماشین در AWS SageMaker
- 17. استقرار مدلهای هوش مصنوعی مولد در AWS
- 18. مانیتورینگ و مدیریت مدلهای هوش مصنوعی مولد در AWS
- 19. Generative AI در AWS: Amazon Bedrock
- 20. Amazon Bedrock و مدلهای پایهای (Foundation Models)
- 21. استفاده از Claude در Amazon Bedrock
- 22. استفاده از Stable Diffusion در Amazon Bedrock
- 23. استفاده از Titan در Amazon Bedrock
- 24. تکنیکهای Prompt Engineering
- 25. بهینهسازی Promptها برای نتایج بهتر
- 26. امنیت در هوش مصنوعی مولد
- 27. حریم خصوصی دادهها در هوش مصنوعی مولد
- 28. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
- 29. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بازاریابی
- 30. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در خدمات مشتریان
- 31. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در توسعه محصول
- 32. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بهداشت و درمان
- 33. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در امور مالی
- 34. استفاده از هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون فرآیندها
- 35. مقدمهای بر LangChain
- 36. LangChain برای ساخت برنامههای کاربردی با هوش مصنوعی
- 37. ساخت رباتهای گفتگو با LangChain
- 38. استفاده از Vector Databases در LangChain
- 39. ارزیابی عملکرد مدلهای هوش مصنوعی مولد
- 40. معیارهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 41. معیارهای ارزیابی مدلهای تولید تصویر
- 42. تکنیکهای افزایش دقت مدلهای هوش مصنوعی مولد
- 43. Fine-tuning مدلهای از پیش آموزشدیده
- 44. Transfer Learning در هوش مصنوعی مولد
- 45. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد مورد نظر
- 46. مقایسه مدلهای مختلف هوش مصنوعی مولد
- 47. محدودیتهای هوش مصنوعی مولد
- 48. چالشهای پیادهسازی هوش مصنوعی مولد
- 49. آینده هوش مصنوعی مولد
- 50. روندها و نوآوریهای جدید در هوش مصنوعی مولد
- 51. استفاده از هوش مصنوعی مولد در تحلیل دادهها
- 52. آشنایی با Amazon Comprehend
- 53. آشنایی با Amazon Rekognition
- 54. آشنایی با Amazon Transcribe
- 55. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تشخیص تقلب
- 56. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در پیشبینی تقاضا
- 57. بهینهسازی هزینهها در استفاده از خدمات هوش مصنوعی AWS
- 58. مقایسه هزینهها و عملکرد مدلهای مختلف در AWS
- 59. مقدمهای بر MLOps
- 60. استقرار مداوم (CI/CD) برای مدلهای هوش مصنوعی
- 61. مدیریت چرخه عمر مدلهای هوش مصنوعی
- 62. آشنایی با AWS CodePipeline و AWS CodeBuild
- 63. آشنایی با AWS Lambda برای استقرار مدلها
- 64. تست و اعتبارسنجی مدلهای هوش مصنوعی
- 65. بهینهسازی عملکرد مدلها برای استقرار
- 66. مقیاسپذیری مدلهای هوش مصنوعی در AWS
- 67. استفاده از Containerization برای استقرار مدلها
- 68. کار با APIهای هوش مصنوعی مولد
- 69. ساخت API سفارشی برای مدلهای هوش مصنوعی
- 70. مستندسازی APIهای هوش مصنوعی
- 71. امنیت APIهای هوش مصنوعی
- 72. آشنایی با AWS API Gateway
- 73. نمونههای عملی پیادهسازی هوش مصنوعی مولد در AWS (پروژههای واقعی)
- 74. مطالعه موردی: ساخت یک ربات پاسخگوی خودکار
- 75. مطالعه موردی: تولید محتوای بازاریابی با هوش مصنوعی
- 76. مطالعه موردی: تشخیص اشیاء در تصاویر با هوش مصنوعی
- 77. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ AWS CloudWatch
- 78. استفاده از AWS CloudTrail برای ردیابی فعالیتها
- 79. بهبود مستمر مدلهای هوش مصنوعی
- 80. مدیریت نسخههای مدلها
- 81. آشنایی با مفاهیم Bias و Fairness در هوش مصنوعی
- 82. تکنیکهای کاهش Bias در مدلهای هوش مصنوعی
- 83. آشنایی با روشهای Explainable AI (XAI)
- 84. درک تصمیمات مدلهای هوش مصنوعی
- 85. آینده شغلی در زمینه هوش مصنوعی مولد
- 86. مهارتهای مورد نیاز برای متخصصان هوش مصنوعی مولد
- 87. منابع آموزشی و گواهینامههای مرتبط با هوش مصنوعی مولد
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.