کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر ابر با استفاده از Amazon Bedrock با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر ابر با استفاده از Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین در صنعت

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و عامل‌های هوشمند (Agentic AI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال صنعت
• 2. آشنایی با سرویس Amazon Bedrock و زیرساخت‌های هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در سامانه‌های هوشمند
• 4. بررسی قابلیت‌های مدل‌های پایه در بستر آمازون
• 5. اصول طراحی و پیکربندی عامل‌های هوشمند در محیط ابری
• 6. مدیریت چرخه حیات عامل‌های هوشمند در Amazon Bedrock
• 7. روش‌های یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های سازمانی
• 8. استفاده از RAG برای ارتقای دقت پاسخ‌دهی عامل‌های هوشمند
• 9. طراحی و پیاده‌سازی دانش‌بایگانی برداری در بستر ابر
• 10. استفاده از ابزارهای استنتاجی برای تصمیم‌گیری خودکار عامل‌ها
• 11. اصول کار با APIهای آمازون برای تعامل با مدل‌های هوشمند
• 12. امنیت و حریم خصوصی در سامانه‌های هوشمند ابری
• 13. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در سرویس‌های Bedrock
• 14. بهینه‌سازی هزینه‌ها و منابع در استقرار سامانه‌های هوشمند
• 15. طراحی ساختار پاسخ‌دهی منعطف با استفاده از الگوهای طراحی عامل‌محور
• 16. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود عملکرد مدل‌های پایه
• 17. استفاده از AgentCore برای مدیریت جریان‌های کاری خودکار
• 18. پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در عامل‌های هوشمند
• 19. توسعه ابزارهای جانبی برای تعامل عامل با سیستم‌های نرم‌افزاری
• 20. پایش و نظارت بر عملکرد مدل‌های هوشمند در محیط عملیاتی
• 21. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در سامانه‌های مبتنی بر Bedrock
• 22. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در مواجهه با بارهای کاری بالا
• 23. ارزیابی و تست کیفیت خروجی مدل‌های مولد در محیط سازمانی
• 24. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
• 25. پیاده‌سازی منطق کسب‌وکار در عامل‌های هوشمند با استفاده از توابع Lambda
• 26. به‌کارگیری تکنیک‌های تحلیل متن برای استخراج داده‌های کلیدی
• 27. طراحی رابط کاربری برای تعامل کاربر با عامل‌های هوشمند
• 28. اصول اخلاق و انطباق در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 29. مستندسازی فنی و گزارش‌گیری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 30. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک عامل هوشمند برای اتوماسیون فرآیندهای صنعتی
• 31. بهینه‌سازی تأخیر و زمان پاسخ‌دهی در سامانه‌های ابری
• 32. استفاده از مدل‌های چندوجهی در کاربردهای پیشرفته صنعتی
• 33. توسعه استراتژی‌های ارتقای مدل و بازآموزی در محیط ابری
• 34. بررسی معماری‌های توزیع‌شده برای عامل‌های هوشمند خودمختار
• 35. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازیابی در جریان‌های کاری خودکار
• 36. شبیه‌سازی و تست سناریوهای پیچیده برای عامل‌های هوشمند
• 37. تکنیک‌های پیشرفته کاهش توهم در مدل‌های زبانی بزرگ
• 38. به‌کارگیری الگوهای طراحی سیستم‌های توزیع‌شده در Bedrock
• 39. آینده‌نگری و توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی در صنعت داخلی