دوره پیاده‌سازی پایگاه‌های دانش با هوش مصنوعی مولد در AWS Bedrock همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی پایگاه‌های دانش با هوش مصنوعی مولد در AWS Bedrock

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی خدمات ابری در AWS
• 3. معرفی Amazon Bedrock
• 4. معماری هوش مصنوعی مولد
• 5. مفاهیم پایگاه دانش
• 6. اهمیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 7. انواع پایگاه‌های دانش
• 8. ساختاردهی داده‌ها برای پایگاه دانش
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها
• 10. پاکسازی داده‌ها
• 11. نرمال‌سازی داده‌ها
• 12. تبدیل داده‌ها
• 13. بردارهای داده (Data Vectors)
• 14. تکنیک‌های جاسازی (Embeddings)
• 15. مدل‌های جاسازی در Bedrock
• 16. انتخاب مدل جاسازی مناسب
• 17. ایجاد پایگاه دانش با Bedrock
• 18. استفاده از Amazon S3 برای ذخیره‌سازی
• 19. تنظیمات اولیه پایگاه دانش
• 20. بارگذاری داده‌ها در پایگاه دانش
• 21. فهرست‌سازی داده‌ها
• 22. بهینه‌سازی فهرست پایگاه دانش
• 23. جستجو در پایگاه دانش
• 24. تکنیک‌های جستجوی معنایی
• 25. جستجوی ترکیبی (Hybrid Search)
• 26. پیکربندی پارامترهای جستجو
• 27. ارزیابی عملکرد پایگاه دانش
• 28. معیارهای ارزیابی
• 29. بهبود نتایج جستجو
• 30. مدیریت نسخه‌های پایگاه دانش
• 31. به‌روزرسانی پایگاه دانش
• 32. امنیت پایگاه دانش
• 33. کنترل دسترسی به پایگاه دانش
• 34. قوانین دسترسی در AWS IAM
• 35. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه دانش
• 36. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 37. مطابقت با مقررات داخلی
• 38. معرفی عوامل هوش مصنوعی (AI Agents)
• 39. کاربرد عوامل هوش مصنوعی
• 40. طراحی عامل هوش مصنوعی
• 41. تعریف وظایف عامل
• 42. تخصیص پایگاه دانش به عامل
• 43. اتصال عامل به پایگاه دانش
• 44. تنظیم رفتار عامل
• 45. مدیریت مکالمات با عامل
• 46. حفظ وضعیت مکالمه
• 47. تاریخچه مکالمات
• 48. پاسخ‌دهی هوشمند عامل
• 49. استفاده از ابزارها توسط عامل
• 50. اتصال عامل به APIهای خارجی
• 51. مدیریت خطا در عامل
• 52. عیب‌یابی عامل هوش مصنوعی
• 53. بهینه‌سازی عامل برای وظایف خاص
• 54. سناریوهای کاربردی پایگاه دانش
• 55. پشتیبانی مشتری با هوش مصنوعی
• 56. مدیریت محتوای سازمانی
• 57. جستجوی هوشمند در اسناد
• 58. تحلیل داده‌های مشتری
• 59. سیستم‌های توصیه‌گر
• 60. آموزش و توسعه کارکنان
• 61. دسترسی به اطلاعات تخصصی
• 62. فرایندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 63. کاربرد در بخش حقوقی
• 64. کاربرد در بخش مالی
• 65. کاربرد در بخش پزشکی
• 66. کاربرد در بخش مهندسی
• 67. کاربرد در بخش تحقیق و توسعه
• 68. کاربرد در بخش بازاریابی
• 69. کاربرد در بخش فروش
• 70. کاربرد در بخش منابع انسانی
• 71. کاربرد در بخش عملیات
• 72. کاربرد در بخش خدمات عمومی
• 73. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 74. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 75. شفافیت در هوش مصنوعی
• 76. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 77. حاکمیت داده‌ها
• 78. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
• 79. آینده هوش مصنوعی مولد
• 80. روندهای جدید در Bedrock
• 81. توسعه پایگاه‌های دانش پیشرفته
• 82. عوامل هوش مصنوعی پیچیده‌تر
• 83. یکپارچه‌سازی با سایر خدمات AWS
• 84. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 85. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 86. فرصت‌های هوش مصنوعی در ایران
• 87. قوانین و چارچوب‌های بومی‌سازی
• 88. فناوری‌های نوظهور در هوش مصنوعی
• 89. مطالعات موردی موفق
• 90. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌ها
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی