دوره راهنمای کاربردی استفاده از 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 کاربردی استفاده از هوش مصنوعی مولد در بستر AWS برای توسعه‌دهندگان ایرانی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی در پلتفرم ابری AWS
• 3. آشنایی با سرویس Amazon Bedrock و مدل‌های پایه
• 4. مفاهیم بنیادی در مهندسی دستور برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. کار با مدل‌های متن به متن و تنظیم پارامترهای استنتاج
• 6. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل‌های امنیتی در AWS IAM
• 8. راهکارهای ذخیره‌سازی داده برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 9. معماری سیستم‌های مبتنی بر بازیابی اطلاعات افزوده (RAG)
• 10. استفاده از پایگاه داده برداری Amazon OpenSearch
• 11. آشنایی با سرویس Amazon Kendra برای جستجوی هوشمند
• 12. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 13. تکنیک‌های بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با استفاده از دستورات سیستم
• 14. کاربرد مدل‌های تولید تصویر در محیط‌های سازمانی
• 15. استفاده از Amazon Titan برای پردازش متن و تصویر
• 16. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های Lambda
• 17. طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های هوشمند
• 18. مدیریت چت‌بات‌ها با استفاده از سرویس Amazon Lex
• 19. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با Amazon CloudWatch
• 21. مفاهیم هزینه و بهینه‌سازی منابع در اجرای هوش مصنوعی
• 22. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در AWS
• 23. راهکارهای استقرار مدل‌های شخصی‌سازی شده در محیط ابری
• 24. آشنایی با قابلیت‌های Amazon SageMaker برای یادگیری ماشین
• 25. پیاده‌سازی گردش‌کارهای خودکار با استفاده از Step Functions
• 26. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 27. بررسی اخلاق در فناوری و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 28. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی کدهای برنامه‌نویسی
• 29. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از AWS SDK
• 30. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی بومی
• 31. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی در AWS
• 32. روش‌های تست و عیب‌یابی مدل‌های تولیدی
• 33. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. به‌کارگیری تکنیک‌های Prompt Engineering پیشرفته
• 35. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری S3
• 36. امن‌سازی تبادل داده‌ها در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 37. آشنایی با مفاهیم Latency و بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی
• 38. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط تولید
• 39. ارائه مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس API