دوره راهنمای جامع استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد در بستر ابر (Amazon Bedrock) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی مولد در بستر ابر (Amazon Bedrock)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: رایانش ابری و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با سرویس آمازون بدراک و معماری هوش مصنوعی مولد
• 2. مدیریت دسترسی و امنیت در محیط‌های ابری با AWS IAM
• 3. بررسی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 4. نحوه انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای تجاری در آمازون بدراک
• 5. مفاهیم پایه در کار با API های هوش مصنوعی مولد
• 6. آموزش تنظیمات محیط توسعه و پیکربندی AWS CLI
• 7. آشنایی با مدل‌های متن‌محور و قابلیت‌های آن‌ها
• 8. استفاده از محیط آزمایشگاهی Playground برای تست مدل‌ها
• 9. اصول مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی خروجی مدل‌ها
• 10. تکنیک‌های ارائه دستورالعمل‌های دقیق به مدل‌های زبانی
• 11. مدیریت پارامترهای مدل شامل دما و توکن‌های خروجی
• 12. آشنایی با مدل‌های تبدیل متن به تصویر و کاربردهای آن
• 13. پردازش و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از مدل‌های زبانی
• 14. معماری بازیابی افزوده تولید (RAG) در بستر آمازون بدراک
• 15. اتصال منابع داده داخلی به مدل‌های زبانی برای پاسخ‌دهی دقیق
• 16. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری برای جستجوی معنایی
• 17. پیاده‌سازی زنجیره‌های کاری هوشمند با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
• 18. کاربرد هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای سازمانی
• 19. آشنایی با مدل‌های متن به گفتار و گفتار به متن در محیط ابر
• 20. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و تحلیل هزینه‌های پردازشی
• 21. مدیریت سهمیه و محدودیت‌های نرخ درخواست در سرویس‌های ابری
• 22. تأمین امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. بررسی پروتکل‌های رمزنگاری در انتقال و ذخیره‌سازی داده‌های ابری
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی به سوالات مبتنی بر اسناد داخلی
• 25. روش‌های ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه و بهینه‌سازی کد نرم‌افزاری
• 27. یکپارچه‌سازی آمازون بدراک با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 28. مدیریت نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی‌های سیستم
• 29. راهکارهای مقیاس‌پذیری برای سرویس‌های هوش مصنوعی در ابعاد بزرگ
• 30. بررسی خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی و روش‌های رفع آن
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های فنی و قانونی
• 32. طراحی رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های زبان بزرگ
• 33. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 34. مستندسازی و گزارش‌گیری از عملکرد مدل‌های مستقر شده