کتاب جامع آمادگی آزمون AWS AI Practitioner و کاربرد هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون AWS AI Practitioner و کاربرد هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اکوسیستم ابری
• 2. شناخت مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. نقش خدمات ابری در توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با پلتفرم‌های ابری AWS برای هوش مصنوعی
• 5. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 6. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در خدمات هوش مصنوعی ابری
• 7. مبانی یادگیری ماشین و انواع مدل‌های آموزشی
• 8. مفاهیم نظارت‌شده و نظارت‌نشده در یادگیری ماشین
• 9. یادگیری تقویتی و کاربرد آن در بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 10. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد
• 11. معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد در پردازش متن
• 12. مفاهیم پایه شبکه عصبی و یادگیری عمیق
• 13. آشنایی با سرویس Amazon Bedrock برای مدل‌های پایه
• 14. کار با مدل‌های متن‌باز و تجاری در محیط ابری
• 15. استفاده از Amazon Q برای افزایش بهره‌وری در کسب‌وکار
• 16. مهندسی پرامپت و بهینه‌سازی خروجی مدل‌های زبانی
• 17. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌ها با داده‌های اختصاصی
• 18. مبانی بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید در سیستم‌های ابری
• 19. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر فرآیندهای تجاری و اداری
• 20. معرفی Amazon SageMaker برای مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
• 21. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی و شاخص‌های کلیدی
• 23. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط تولید
• 24. نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی و شناسایی انحراف داده
• 25. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در ابر
• 27. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های هوش مصنوعی AWS
• 28. تطبیق‌پذیری راهکارهای هوش مصنوعی با قوانین و مقررات داخلی
• 29. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های تجاری و گزارش‌گیری
• 30. خودکارسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری با هوش مصنوعی
• 31. استفاده از سرویس‌های بینایی ماشین در خدمات ابری
• 32. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل و پردازش گفتار
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با برنامه‌های کاربردی
• 34. مفاهیم MLOps و چرخه عملیاتی یادگیری ماشین
• 35. ابزارهای مدیریت و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 36. راهکارهای هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری
• 37. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های سنگین
• 38. شناخت محدودیت‌ها و چالش‌های فنی در هوش مصنوعی ابری
• 39. آینده هوش مصنوعی در تحول دیجیتال سازمان‌ها
• 40. جمع‌بندی و آمادگی برای آزمون تخصصی AWS AI Practitioner