دوره آموزش جامع توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon Bedrock) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon Bedrock)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با معماری سرویس آمازون بدراک
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت در محیط ابری آمازون
• 4. معرفی مدل‌های پایه و انتخاب مدل مناسب برای کاربردها
• 5. کار با واسط برنامه‌نویسی کاربردی در بدراک
• 6. درک مفاهیم توکن‌سازی و پنجره‌های متنی در مدل‌های زبانی
• 7. بهینه‌سازی درخواست‌ها برای بهبود کیفیت خروجی مدل
• 8. تکنیک‌های مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 9. استفاده از مدل‌های متن‌باز و تجاری در بستر بدراک
• 10. مفاهیم و ضرورت‌های استنتاج در مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. مدیریت پارامترهای استنتاج برای کنترل خلاقیت مدل
• 12. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری برای بازیابی اطلاعات
• 13. مفهوم تولید افزوده با بازیابی یا همان RAG
• 14. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 15. پیش‌پردازش و تکه‌بندی داده‌ها برای سیستم‌های بازیابی
• 16. استفاده از خدمات آمازون برای ذخیره‌سازی داده‌های برداری
• 17. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با منابع داده داخلی
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در سیستم‌های RAG
• 19. مفهوم حافظه در مدل‌های زبانی و مدیریت تاریخچه گفتگو
• 20. پیاده‌سازی عوامل هوشمند با استفاده از قابلیت Agents در بدراک
• 21. تعریف وظایف و ابزارها برای عوامل هوشمند
• 22. اتصال عوامل هوشمند به رابط‌های برنامه‌نویسی خارجی
• 23. مبانی استفاده از قابلیت Knowledge Bases در آمازون بدراک
• 24. فرایند همگام‌سازی داده‌ها با پایگاه‌های دانش ابری
• 25. بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات با استفاده از فیلترهای فراداده
• 26. مفاهیم پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 27. ملاحظات اخلاقی و ایمنی در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 28. استفاده از ابزارهای نظارتی برای فیلتر کردن محتوای نامناسب
• 29. پایش و مشاهده‌پذیری برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 30. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در سرویس‌های ابری
• 31. توسعه واسط کاربری برای برنامه‌های هوش مصنوعی مولد
• 32. طراحی ساختار پاسخ‌های مدل برای کاربردهای تجاری
• 33. تجزیه و تحلیل خطاها و بهبود مستمر پرامپت‌ها
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت در برنامه‌های هوش مصنوعی
• 35. استفاده از سرویس‌های ابری برای مقیاس‌پذیری برنامه‌ها
• 36. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های ابری
• 37. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل متون تخصصی
• 38. استفاده از مدل‌های چندرسانه‌ای برای تولید تصویر و متن
• 39. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های زبانی در سازمان
• 40. استقرار و انتشار برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در محیط عملیاتی