کتاب راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد در بستر AWS: از مفاهیم تا پیاده‌سازی کاربردی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد در بستر AWS: از مفاهیم تا پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: رایانش ابری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با پلتفرم ابری AWS و زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 3. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در AWS
• 4. بررسی معماری مدل‌های زبانی بزرگ LLM
• 5. آشنایی با سرویس Amazon Bedrock و کاربردهای آن
• 6. انتخاب مدل‌های پایه مناسب در بستر ابری
• 7. مبانی مهندسی پرامپت برای مدل‌های مولد
• 8. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی در محیط‌های تجاری
• 9. مدیریت و بهینه‌سازی توکن‌ها در مدل‌های زبانی
• 10. آشنایی با مدل‌های تولید تصویر در AWS
• 11. پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از Amazon Bedrock
• 12. مفاهیم و اهمیت بازیابی اطلاعات تقویت‌شده RAG
• 13. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای سیستم‌های RAG
• 14. استفاده از پایگاه داده‌های برداری در AWS برای هوش مصنوعی
• 15. یکپارچه‌سازی دانش اختصاصی با مدل‌های پایه
• 16. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
• 17. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های هوش مصنوعی AWS
• 18. نظارت و پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. بهینه‌سازی هزینه‌های استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی ابری
• 20. استفاده از Amazon SageMaker برای استقرار مدل‌های سفارشی
• 21. آشنایی با محیط‌های توسعه یکپارچه برای هوش مصنوعی ابری
• 22. کاربرد هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون فرآیندهای اداری
• 23. تحلیل داده‌های متنی با هوش مصنوعی در مقیاس ابری
• 24. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 25. بررسی چالش‌های انطباق با قوانین داده در فضای ابری
• 26. به‌کارگیری هوش مصنوعی در تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 27. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از APIهای هوش مصنوعی
• 28. استفاده از سرویس‌های مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. راهکارهای مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی در AWS
• 30. ارزیابی دقت و کیفیت خروجی مدل‌های مولد
• 31. خط‌مشی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی
• 32. آینده‌نگری و توسعه مهارت‌های تخصصی در حوزه رایانش ابری و هوش مصنوعی