دوره راهکارهای کاربردی 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 راهکارهای کاربردی هوش مصنوعی مولد در بستر سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: رایانش ابری و زیرساخت‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با زیرساخت‌های ابری آمازون برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. معرفی هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن در کسب‌وکارهای مدرن
• 4. آشنایی با سرویس آمازون بدراک برای مدیریت مدل‌های زبانی
• 5. نحوه انتخاب مدل‌های پایه مناسب در محیط ابری
• 6. مدیریت دسترسی و امنیت در سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
• 7. استفاده از مدل‌های متن‌باز و تجاری در بستر آمازون
• 8. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها
• 9. مفاهیم پایه در مهندسی دستور برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با استفاده از روش‌های پرامپتینگ
• 11. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات تقویت‌شده برای بهبود دقت مدل
• 12. ساختار و عملکرد پایگاه‌های داده برداری در هوش مصنوعی
• 13. اتصال منابع داده داخلی به مدل‌های هوش مصنوعی
• 14. پیاده‌سازی معماری بازیابی اطلاعات در سرویس‌های ابری
• 15. ارزیابی کیفیت و دقت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل
• 16. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 17. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های ابری
• 18. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و نظارت بر مدل‌ها
• 19. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی
• 20. انطباق با استانداردهای امنیتی در پردازش ابری
• 21. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای کاربران بالا
• 22. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حجیم سازمانی
• 23. اتوماسیون فرآیندهای اداری با استفاده از مدل‌های زبانی
• 24. تولید محتوای متنی و خلاصه سازی خودکار در سازمان‌ها
• 25. پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند با قابلیت پاسخگویی دقیق
• 26. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سیستم‌های نرم‌افزاری موجود
• 27. استفاده از مدل‌های بینایی ماشین در سرویس‌های ابری
• 28. تولید و تحلیل تصاویر با هوش مصنوعی در بستر ابری
• 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 30. استفاده از ابزارهای مدیریت نسخه در مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 32. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای خاص
• 33. آشنایی با معماری میکروسرویس‌ها در کنار هوش مصنوعی
• 34. مدیریت چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 35. استفاده از محیط‌های توسعه ابری برای مدل‌سازی
• 36. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. بررسی موارد مطالعاتی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی ابری
• 38. آینده هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری در ایران
• 39. نکات کلیدی در نگهداری و بروزرسانی مدل‌های ابری
• 40. توسعه نرم‌افزارهای هوشمند با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی ابری