دوره آشنایی با خدمات مدل‌های زبانی ابری (Amazon Bedrock) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با خدمات مدل‌های زبانی ابری (Amazon Bedrock)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی ابری
• 2. معرفی Amazon Bedrock
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی
• 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. کاربردها و مزایای مدل‌های زبانی ابری
• 6. امنیت و حریم خصوصی در Amazon Bedrock
• 7. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 8. مدل‌های موجود در Amazon Bedrock
• 9. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد شما
• 10. آشنایی با مدل‌های تولید متن
• 11. کار با مدل‌های تولید تصویر
• 12. مدل‌های ترجمه و خلاصه‌سازی متن
• 13. فهم زبان طبیعی (NLU)
• 14. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 16. آموزش مدل‌ها با داده‌های سفارشی
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 18. متریک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 19. تنظیم پارامترهای مدل
• 20. کار با APIهای Amazon Bedrock
• 21. ساخت برنامه‌های کاربردی با Bedrock
• 22. یکپارچه‌سازی Bedrock با سایر خدمات AWS
• 23. مدل‌های مبتنی بر Prompt Engineering
• 24. طراحی Promptهای مؤثر
• 25. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 26. Promptهای چندمرحله‌ای
• 27. Promptهای برای وظایف خاص
• 28. مدل‌های مولد خلاق
• 29. تولید محتوای بازاریابی
• 30. تولید محتوای فنی
• 31. تولید محتوای آموزشی
• 32. خلاصه‌سازی اسناد طولانی
• 33. پاسخگویی به سوالات از روی اسناد
• 34. استخراج اطلاعات از متن
• 35. دسته‌بندی متن
• 36. تحلیل احساسات متن
• 37. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 38. ترجمه ماشینی
• 39. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 40. اشکال‌زدایی کد با هوش مصنوعی
• 41. توضیح کد با هوش مصنوعی
• 42. مدیریت دانش با مدل‌های زبانی
• 43. ساخت چت‌بات‌های هوشمند
• 44. طراحی مکالمات با چت‌بات
• 45. مدیریت وضعیت در چت‌بات‌ها
• 46. یکپارچه‌سازی چت‌بات با سیستم‌های سازمانی
• 47. پلتفرم‌های توسعه چت‌بات
• 48. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده
• 49. کشف الگوها در داده‌های متنی
• 50. پیش‌بینی روندها با مدل‌های زبانی
• 51. تولید گزارش‌های تحلیلی
• 52. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتری
• 53. شخصی‌سازی تجربیات کاربری
• 54. بهبود فرآیندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی
• 55. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 56. تولید محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده
• 57. ارزیابی خودکار تکالیف
• 58. راهنمایی تحصیلی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 59. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
• 60. تحلیل داده‌های پزشکی
• 61. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 62. تولید گزارش‌های پزشکی
• 63. توسعه دارو با هوش مصنوعی
• 64. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
• 65. تحلیل ریسک اعتباری
• 66. شناسایی تقلب
• 67. معاملات الگوریتمی
• 68. مشاوره‌های مالی شخصی‌سازی شده
• 69. مدیریت پرتفوی با هوش مصنوعی
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در حقوق
• 71. تحلیل اسناد حقوقی
• 72. جستجوی اطلاعات حقوقی
• 73. پیش‌بینی نتایج پرونده‌ها
• 74. تولید پیش‌نویس اسناد حقوقی
• 75. ملاحظات قانونی در استفاده از هوش مصنوعی
• 76. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 77. حاکمیت داده در هوش مصنوعی
• 78. استانداردهای اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
• 79. آینده مدل‌های زبانی ابری
• 80. نوآوری‌های آتی در Amazon Bedrock
• 81. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
• 82. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 83. آموزش مداوم در زمینه هوش مصنوعی
• 84. ساخت مدل‌های تفسیرپذیر (XAI)
• 85. کاربرد مدل‌های زبانی در علم
• 86. کشف دانش جدید با هوش مصنوعی
• 87. تحلیل مقالات علمی
• 88. شبیه‌سازی پدیده‌های علمی
• 89. مدیریت پروژه‌های تحقیقاتی
• 90. محیط‌های توسعه برای Bedrock
• 91. ابزارهای مدیریت پروژه AWS
• 92. کار با پایگاه‌های داده در Bedrock
• 93. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها
• 94. امنیت داده‌ها در سیستم‌های ابری
• 95. موازین شرعی در استفاده از فناوری
• 96. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 97. چارچوب شرعی در حوزه فناوری اطلاعات
• 98. ضوابط شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 99. مقررات آیین‌نامه محتوای دیجیتال
• 100. اصول اخلاق حرفه‌ای در فناوری