دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در بستر سرویس‌های ابری آمازون (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در بستر سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه رایانش ابری در بستر AWS
• 3. بررسی مدل‌های زبانی مولد و کاربردهای آن‌ها
• 4. معرفی سرویس Amazon Bedrock برای توسعه هوش مصنوعی
• 5. نحوه دسترسی و مدیریت مجوزها در سرویس‌های ابری
• 6. آماده‌سازی محیط توسعه برای کار با هوش مصنوعی مولد
• 7. آشنایی با مدل‌های پایه در سرویس Bedrock
• 8. استفاده از APIهای مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 9. اصول مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی
• 10. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت برای پاسخ‌های دقیق‌تر
• 11. مدیریت درخواست‌ها و محدودیت‌های نرخ در سرویس‌های ابری
• 12. آشنایی با مفاهیم توکن‌بندی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 13. کاربرد مدل‌های تولید تصویر در بستر ابری
• 14. پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از AWS
• 15. آشنایی با پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 16. مفهوم بازیابی تقویت‌شده با تولید (RAG) در هوش مصنوعی
• 17. پیاده‌سازی معماری RAG با سرویس‌های AWS
• 18. استفاده از پایگاه داده Amazon OpenSearch برای جستجوی معنایی
• 19. یکپارچه‌سازی دانش اختصاصی با مدل‌های زبانی
• 20. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سیستم‌های هوشمند
• 21. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 22. ملاحظات اخلاقی و انطباق با قوانین در استفاده از هوش مصنوعی
• 23. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 24. استفاده از Amazon CloudWatch برای پایش مدل‌ها
• 25. بررسی هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در AWS
• 26. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین مدیریت‌شده در آمازون
• 27. استفاده از Amazon SageMaker برای استقرار مدل‌های سفارشی
• 28. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 29. تست و ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده
• 30. مدیریت خطاهای رایج در مدل‌های زبانی بزرگ
• 31. استفاده از زیرساخت‌های بدون سرور (Serverless) برای هوش مصنوعی
• 32. اتصال سرویس‌های هوش مصنوعی به محیط‌های نرم‌افزاری
• 33. ساخت واسط کاربری ساده برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 34. مفاهیم پیشرفته در تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 35. بررسی محدودیت‌های فنی و راهکارهای جایگزین
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 37. ارتباط بین رایانش ابری و پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 38. آینده هوش مصنوعی و نقش زیرساخت‌های ابری
• 39. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند ابری
• 40. ارائه و مستندسازی راهکارهای هوش مصنوعی در سازمان‌ها