دوره ساخت عامل‌های هوشمند با Amazon Bedrock: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت عامل‌های هوشمند با Amazon Bedrock: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعهٔ عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی عامل‌های هوش مصنوعی
• 3. معماری عامل‌های هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با Amazon Bedrock
• 5. قابلیت‌های Amazon Bedrock AgentCore
• 6. مفاهیم کلیدی در ساخت عامل‌ها
• 7. تعریف هدف و دامنه عامل
• 8. طراحی جریان مکالمه عامل
• 9. مدیریت حافظه عامل
• 10. استفاده از ابزارها توسط عامل
• 11. توسعهٔ عامل‌های سفارشی
• 12. انتخاب مدل‌های پایه مناسب
• 13. پیکربندی پارامترهای مدل
• 14. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های AWS
• 15. امنیت در عامل‌های هوش مصنوعی
• 16. حریم خصوصی داده‌ها در عامل‌ها
• 17. مدیریت دسترسی‌ها در AWS
• 18. ملاحظات اخلاقی در عامل‌های هوش مصنوعی
• 19. تست و ارزیابی عامل‌ها
• 20. بهینه‌سازی عملکرد عامل
• 21. مراحل توسعهٔ یک عامل
• 22. تعریف نیازمندی‌های کاربردی
• 23. شناسایی وظایف عامل
• 24. طراحی واسط کاربری عامل
• 25. پیاده‌سازی منطق عامل
• 26. استفاده از Prompt Engineering
• 27. تکنیک‌های پیشرفته Prompting
• 28. ساخت ابزارهای سفارشی برای عامل
• 29. توسعهٔ ابزارهای مبتنی بر API
• 30. یکپارچه‌سازی ابزارهای خارجی
• 31. مدیریت خطا در عامل‌ها
• 32. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی
• 33. پایش و ثبت وقایع عامل
• 34. تحلیل گزارشات عامل
• 35. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش
• 36. آماده‌سازی داده‌ها
• 37. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 38. تقسیم داده‌ها برای آموزش و ارزیابی
• 39. تنظیم مدل‌های پایه
• 40. Fine-tuning مدل‌های پایه
• 41. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 42. انتخاب بهترین مدل برای عامل
• 43. استقرار عامل در محیط عملیاتی
• 44. استفاده از AWS CloudFormation
• 45. استقرار با استفاده از AWS CDK
• 46. مدیریت نسخه‌های عامل
• 47. به‌روزرسانی عامل‌ها
• 48. مقیاس‌پذیری عامل‌ها
• 49. بهینه‌سازی هزینه‌های عامل
• 50. مدیریت هزینه‌های AWS
• 51. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 52. ملاحظات حقوقی و مقرراتی
• 53. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 54. استانداردهای صنعتی
• 55. کاربردهای پیشرفته عامل‌های هوش مصنوعی
• 56. عامل‌ها در خدمات مشتری
• 57. عامل‌ها در پشتیبانی فنی
• 58. عامل‌ها در اتوماسیون فرآیندها
• 59. عامل‌ها در تولید محتوا
• 60. عامل‌ها در تحلیل داده‌ها
• 61. عامل‌ها در برنامه‌نویسی
• 62. عامل‌ها در تحقیقات علمی
• 63. طراحی عامل‌های چندوجهی
• 64. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 65. فهم زبان طبیعی
• 66. تولید زبان طبیعی
• 67. ترجمه ماشینی
• 68. خلاصه‌سازی متن
• 69. پاسخ به پرسش
• 70. مدل‌های زبانی بزرگ
• 71. معماری ترنسفورمر
• 72. کاربرد مدل‌های زبانی در عامل‌ها
• 73. آموزش عامل‌ها با بازخورد انسانی
• 74. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
• 75. پیاده‌سازی RLHF برای عامل‌ها
• 76. ملاحظات امنیتی در عامل‌های هوش مصنوعی
• 77. حملات Adversarial به عامل‌ها
• 78. روش‌های دفاع در برابر حملات
• 79. حفاظت از اطلاعات حساس در عامل‌ها
• 80. پیشگیری از سوء استفاده از عامل‌ها
• 81. مدیریت ریسک در عامل‌های هوش مصنوعی
• 82. مستندسازی عامل‌های هوش مصنوعی
• 83. راهنمای توسعه‌دهنده عامل
• 84. راهنمای کاربر عامل
• 85. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای عامل‌ها
• 86. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده AWS
• 87. طراحی سیستم‌های توزیع شده
• 88. بهینه‌سازی پایگاه داده برای عامل‌ها
• 89. استراتژی‌های caching برای عامل‌ها
• 90. تحلیل بازخوردهای کاربران
• 91. بهبود مستمر عامل‌ها
• 92. نوآوری در عامل‌های هوش مصنوعی
• 93. آیندهٔ عامل‌های هوش مصنوعی
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار
• 95. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 96. نقش عامل‌ها در تحول دیجیتال
• 97. توسعهٔ پایدار با هوش مصنوعی
• 98. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 99. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
• 100. چارچوب‌های حکمرانی هوش مصنوعی