دوره جامع آمادگی آزمون AWS Certified AI Practitioner: تسلط بر هوش مصنوعی و سرویس‌های ابری آمازون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون AWS Certified AI Practitioner: تسلط بر هوش مصنوعی و سرویس‌های ابری آمازون

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم رایانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در رایانش ابری
• 2. نقش سرویس‌های ابری آمازون در توسعه هوش مصنوعی
• 3. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 5. معماری سرویس‌های ابری برای پردازش‌های هوش مصنوعی
• 6. مدیریت هویت و دسترسی در سرویس‌های هوش مصنوعی آمازون
• 7. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Amazon SageMaker
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی مجموعه‌های آموزشی
• 9. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی آماده برای تحلیل متن
• 10. پردازش و تحلیل تصاویر با سرویس‌های بینایی ماشین
• 11. تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن در محیط ابری
• 12. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 13. ذخیره‌سازی و مدیریت کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل‌ها
• 14. پایش و نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر در فضای ابری
• 15. امنیت داده‌ها در محیط‌های یادگیری ماشین آمازون
• 16. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از کانتینرها
• 17. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 18. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌های تجاری
• 19. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده ابری
• 21. استفاده از ابزارهای خودکارسازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 22. بهبود دقت مدل‌ها از طریق تنظیم دقیق پارامترها
• 23. شناسایی و رفع سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در آمازون
• 25. بررسی الگوهای معماری برای برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 26. تحلیل نیازمندی‌های کسب‌وکار برای انتخاب سرویس مناسب
• 27. مفاهیم پایه در محاسبات توزیع‌شده برای آموزش مدل
• 28. استفاده از سرویس‌های جستجوی هوشمند در برنامه‌های ابری
• 29. مدیریت و کنترل نسخه‌های مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. تطبیق‌پذیری سرویس‌های ابری با استانداردهای حریم خصوصی
• 31. ایجاد تجربه‌های کاربری مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 32. آشنایی با ابزارهای تحلیل و گزارش‌گیری هوشمند
• 33. مبانی یادگیری تقویتی در بسترهای ابری
• 34. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی برای اتصال به هوش مصنوعی
• 35. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های مستقر
• 36. نقش هوش مصنوعی در بهبود امنیت زیرساخت‌های ابری
• 37. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 38. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های سنگین
• 39. اصول مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی
• 40. آمادگی برای آزمون تخصصی هوش مصنوعی آمازون
• 41. مرور الگوهای طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 42. استراتژی‌های انتخاب بین مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و مدل‌های سفارشی
• 43. بررسی مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی ابری
• 44. آینده هوش مصنوعی و نقش راهبردی آن در اقتصاد دیجیتال