دوره آموزش جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین بدون کدنویسی و هوش مصنوعی مولد در بستر AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین بدون کدنویسی و هوش مصنوعی مولد در بستر AWS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های AWS
• 2. معرفی پلتفرم‌های یادگیری ماشین بدون کدنویسی در فضای ابری
• 3. مدیریت حساب کاربری و تنظیمات امنیتی در کنسول AWS
• 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای متخصصان غیرفنی
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها بدون نیاز به برنامه‌نویسی
• 6. آشنایی با سرویس Amazon SageMaker Canvas
• 7. وارد کردن داده‌ها و مدیریت منابع اطلاعاتی در SageMaker
• 8. تحلیل داده‌های آماری و شناسایی ویژگی‌های کلیدی در Canvas
• 9. انتخاب مدل‌های پیش‌بینی و رگرسیون در محیط بدون کد
• 10. طبقه‌بندی داده‌ها و تشخیص الگوها با استفاده از ابزارهای بصری
• 11. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشین و شاخص‌های عملکرد
• 12. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی
• 14. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 15. پیش‌بینی لحظه‌ای با استفاده از مدل‌های مستقر شده
• 16. آشنایی با هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهبود بهره‌وری سازمان‌ها
• 18. معرفی سرویس Amazon Bedrock برای دسترسی به مدل‌های پایه
• 19. استفاده از مدل‌های متن‌ساز در بستر AWS بدون کدنویسی
• 20. تولید محتوای متنی و خلاصه‌سازی خودکار با مدل‌های زبانی
• 21. ایجاد تصاویر و محتوای بصری با مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 22. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی دستورات برای خروجی بهتر
• 23. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی مولد با سرویس‌های ابری
• 24. مدیریت هزینه‌ها و نظارت بر مصرف منابع ابری
• 25. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 26. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت ضوابط قانونی و شرعی
• 27. شناسایی سوگیری‌های الگوریتمی و راهکارهای اصلاح آن
• 28. پیاده‌سازی پروژه‌های عملی با استفاده از ابزارهای بدون کد
• 29. تجزیه و تحلیل نتایج و گزارش‌گیری هوشمند
• 30. مستندسازی فرآیندهای یادگیری ماشین در محیط‌های سازمانی
• 31. مقیاس‌پذیری پروژه‌های هوش مصنوعی در ساختار ابری
• 32. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در محیط‌های بدون کد
• 33. آینده هوش مصنوعی و نقش آن در توسعه زیرساخت‌های ملی
• 34. به‌کارگیری هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 35. استفاده از هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای اداری و سازمانی
• 36. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل روند بازار و پیش‌بینی تقاضا
• 37. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان
• 38. آشنایی با ابزارهای مکمل برای تحلیل داده‌های حجیم
• 39. خلاصه و جمع‌بندی مسیر یادگیری و پیاده‌سازی پروژه‌ها