دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بستر AWS برای توسعه‌دهندگان ایرانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بستر AWS برای توسعه‌دهندگان ایرانی

موضوع کلی: علوم و مهندسی رایانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند در بستر رایانش ابری آمازون
• 3. برپایی محیط توسعه و ابزارهای مدیریت پروژه در فضای ابری
• 4. مبانی مدل‌های پایه و انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای سازمانی
• 5. کار با سرویس Amazon Bedrock و دسترسی به مدل‌های متن‌باز و تجاری
• 6. اصول مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل‌های زبانی
• 7. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت در کاربردهای تجاری و اداری
• 8. مفاهیم و کاربردهای بازیابی افزوده تولید (RAG) در سیستم‌های هوشمند
• 9. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 10. ذخیره‌سازی و مدیریت بردارهای داده در دیتابیس‌های ابری
• 11. تکنیک‌های جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات در پایگاه‌های داده برداری
• 12. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 13. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در برنامه‌های کاربردی هوشمند
• 14. طراحی و پیاده‌سازی چت‌بات‌های تخصصی سازمانی
• 15. ارزیابی دقت و کیفیت پاسخ‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. ملاحظات امنیتی و حفاظتی در پیاده‌سازی سیستم‌های ابری
• 17. مدیریت دسترسی‌ها و هویت کاربران در سرویس‌های AWS
• 18. حریم خصوصی داده‌ها و رعایت استانداردهای امنیت اطلاعات
• 19. روش‌های نظارت و پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 20. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 21. استفاده از Amazon SageMaker برای آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها
• 22. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی و بومی
• 23. پیاده‌سازی واسط‌های برنامه‌نویسی برای ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 25. تولید محتوای متنی و خلاصه‌سازی خودکار اسناد سازمانی
• 26. تحلیل احساسات و استخراج داده‌های کلیدی از متون فارسی
• 27. به‌کارگیری هوش مصنوعی در خودکارسازی فرایندهای اداری
• 28. مدیریت خطا و استثناها در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از چارچوب‌های نرم‌افزاری هوش مصنوعی
• 30. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 31. استفاده از توابع بدون سرور برای اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 32. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سرویس‌های تحلیل داده
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی فنی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های قانونی و بومی
• 35. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 36. بهره‌گیری از هوش مصنوعی در تولید کدهای نرم‌افزاری
• 37. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های هوشمند قبل از استقرار
• 38. استراتژی‌های به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 39. آینده هوش مصنوعی و نقش آن در تحول دیجیتال کشور