دوره راهنمای جامع بهره‌گیری از Amazon Bedrock در توسعه هوش مصنوعی مولد سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع بهره‌گیری از Amazon Bedrock در توسعه هوش مصنوعی مولد سازمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های رایانش ابری

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش رایانش ابری در توسعه آن
• 2. آشنایی با پلتفرم Amazon Bedrock و معماری آن
• 3. مزایای استفاده از خدمات ابری برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مدیریت دسترسی و امنیت در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای سازمانی
• 5. بررسی مدل‌های پایه در Amazon Bedrock و کاربردهای آن‌ها
• 6. نحوه انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای پردازشی و کسب‌وکار
• 7. آموزش کار با کنسول مدیریت Amazon Bedrock
• 8. استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی API در فراخوانی مدل‌ها
• 9. مفاهیم پایه در مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی
• 10. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت در محیط‌های سازمانی
• 11. آشنایی با قابلیت Playground در Amazon Bedrock برای تست مدل‌ها
• 12. تنظیم پارامترهای مدل جهت بهینه‌سازی خروجی‌ها
• 13. مفهوم مدل‌های پایه اختصاصی و شخصی‌سازی آن‌ها
• 14. آموزش فرآیند Fine-tuning مدل‌ها در محیط ابری
• 15. مدیریت داده‌های آموزشی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 16. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری در هوش مصنوعی
• 17. پیاده‌سازی معماری بازیابی اطلاعات تقویت‌شده RAG
• 18. اتصال Amazon Bedrock به منابع داده سازمانی
• 19. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با استفاده از دانش اختصاصی
• 20. مبانی کار با Agentها در هوش مصنوعی مولد
• 21. طراحی و پیاده‌سازی Agentهای هوشمند برای خودکارسازی فرآیندها
• 22. اتصال Agentها به سیستم‌های نرم‌افزاری داخلی
• 23. مدیریت حافظه و تعاملات در سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 24. بررسی قابلیت‌های چندوجهی مدل‌ها در پردازش تصویر و متن
• 25. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی ابری
• 26. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و پایش خروجی‌ها
• 27. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در Amazon Bedrock
• 28. استفاده از سرویس‌های مشاهده‌پذیری برای تحلیل عملکرد مدل
• 29. پیاده‌سازی استانداردهای اخلاقی در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 30. شناسایی و مقابله با سوگیری‌های احتمالی در مدل‌های زبانی
• 31. تکنیک‌های پایش سلامت و دقت مدل در محیط عملیاتی
• 32. یکپارچه‌سازی Amazon Bedrock با سایر خدمات ابری AWS
• 33. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز و نحوه استقرار آن‌ها در ابر
• 34. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای تخصصی و فنی
• 35. خودکارسازی گزارش‌گیری با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی
• 36. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ
• 37. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های فنی در مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 38. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از SDKها
• 39. مستندسازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط تولید
• 40. ارائه راهکارهای هوش مصنوعی مولد برای تحول دیجیتال سازمانی
• 41. بررسی آینده هوش مصنوعی و نقش راهکارهای ابری در توسعه آن