دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین با ابزارهای AWS بدون نیاز به کدنویسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین با ابزارهای AWS بدون نیاز به کدنویسی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین بدون کدنویسی و هوش مصنوعی مولد در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. آشنایی با محیط مدیریت ابری آمازون
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت کاربران در پنل ابری
• 4. مقدمه‌ای بر سرویس‌های هوش مصنوعی بدون کدنویسی
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های هوشمند
• 6. بارگذاری و مدیریت مجموعه داده‌ها در فضای ذخیره‌سازی ابری
• 7. آشنایی با سرویس آمازون سیج‌میکر کانوِس
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها بدون استفاده از کد
• 9. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس نوع نیاز
• 10. آموزش مدل‌های پیش‌بینی عددی با استفاده از رابط کاربری
• 11. تحلیل دسته‌بندی داده‌ها در محیط بدون کد
• 12. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی با تغییر تنظیمات
• 14. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در فضای ابری
• 15. ایجاد پیش‌بینی‌های لحظه‌ای با ابزارهای بصری
• 16. معرفی هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 17. آشنایی با سرویس‌های مدل‌های بنیادی آمازون
• 18. انتخاب مدل‌های زبانی بزرگ برای کسب‌وکارهای ایرانی
• 19. مهندسی پرامپت در محیط‌های ابری
• 20. تکنیک‌های بهینه‌سازی پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد
• 21. اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده اختصاصی
• 22. استفاده از دانش‌نامه‌های داخلی در مدل‌های مولد
• 23. ایجاد چت‌بات‌های هوشمند بدون نیاز به برنامه‌نویسی
• 24. تنظیم دقیق پاسخ‌های مدل بر اساس نیاز سازمان
• 25. مدیریت هزینه‌های استفاده از سرویس‌های ابری
• 26. نظارت بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. اصول اخلاقی و امنیت در کاربرد هوش مصنوعی
• 28. حفاظت از داده‌های حساس در فضای ابری
• 29. بررسی موارد کاربرد عملی در تحلیل بازار
• 30. استفاده از هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 31. تولید محتوای هوشمند با ابزارهای مولد
• 32. تحلیل بازخوردها و بهبود مستمر مدل‌های مستقر
• 33. مقیاس‌پذیری پروژه‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 34. یکپارچه‌سازی ابزارهای هوش مصنوعی با سیستم‌های مدیریتی
• 35. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 36. عیب‌یابی رایج در مدل‌های بدون کد
• 37. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 38. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنایع داخلی
• 39. پروژه نهایی پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل داده هوشمند