دوره آموزش جامع استفاده از سرویسهای هوش مصنوعی مولد در پلتفرم آمازون بدراک (Amazon Bedrock) همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع استفاده از سرویسهای هوش مصنوعی مولد در پلتفرم آمازون بدراک (Amazon Bedrock)
موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
موضوع میانی: رایانش ابری و مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد و رایانش ابری
- 2. آشنایی با سرویس آمازون بدراک و مزایای آن در کسبوکار
- 3. نحوه ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه در کنسول AWS
- 4. مدیریت دسترسیها و امنیت در آمازون بدراک با سرویس IAM
- 5. بررسی مدلهای زبانی بزرگ موجود در بدراک
- 6. معرفی مدلهای متنمحور و قابلیتهای آنها
- 7. آشنایی با مدلهای تولید تصویر و کاربردهای تجاری
- 8. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای پروژه
- 9. استفاده از محیط آزمایشگاهی Playground در بدراک
- 10. مفهوم مهندسی پرامپت و اصول نگارش دستورات کارآمد
- 11. تکنیکهای بهینهسازی پرامپت برای پاسخهای دقیقتر
- 12. کار با پارامترهای مدل مانند دما و طول توکن
- 13. آشنایی با مفاهیم توکنبندی در مدلهای زبانی
- 14. نحوه فراخوانی مدلها از طریق API در محیط برنامهنویسی
- 15. پیکربندی محیط توسعه برای اتصال به سرویسهای ابری
- 16. پیادهسازی قابلیت چتباتهای هوشمند با بدراک
- 17. مفهوم بازیابی اطلاعات افزوده یا RAG در هوش مصنوعی
- 18. آمادهسازی دادههای اختصاصی برای استفاده در مدلهای زبانی
- 19. کار با پایگاههای داده برداری در محیط آمازون
- 20. اتصال دانش اختصاصی به مدلهای زبانی بزرگ
- 21. استفاده از آمازون کندرا برای جستجوی هوشمند
- 22. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدلهای زبانی
- 23. ایجاد عوامل هوشمند یا Agents برای انجام وظایف خودکار
- 24. فراخوانی توابع و ابزارهای خارجی توسط مدلهای هوش مصنوعی
- 25. ارزیابی عملکرد مدلها و سنجش دقت پاسخها
- 26. تکنیکهای نظارت بر هزینههای استفاده از سرویسهای هوش مصنوعی
- 27. امنیت دادهها و حریم خصوصی در استفاده از مدلهای ابری
- 28. پایبندی به استانداردهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
- 29. استفاده از قابلیتهای Streaming برای پاسخهای آنی
- 30. توسعه برنامههای کاربردی با استفاده از SDK آمازون
- 31. یکپارچهسازی بدراک با سرویسهای ذخیرهسازی ابری S3
- 32. تجزیه و تحلیل متون و استخراج اطلاعات کلیدی
- 33. خلاصهسازی هوشمند اسناد و گزارشها
- 34. تولید محتوای متنی سازمانی با رعایت اصول نگارشی
- 35. بهینهسازی پاسخها برای سناریوهای پشتیبانی مشتری
- 36. پیادهسازی سیستمهای پرسش و پاسخ بر اساس اسناد داخلی
- 37. مستندسازی پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی
- 38. عیبیابی خطاهای رایج در فراخوانی مدلها
- 39. بهروزرسانی و نگهداری سیستمهای مبتنی بر بدراک
- 40. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی با بدراک
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.