کتاب راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در زیرساخت‌های ابری AWS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در زیرساخت‌های ابری AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد در رایانش ابری
  • 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در کسب‌وکار
  • 3. بررسی معماری سرویس Amazon Bedrock برای مدل‌های پایه
  • 4. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای عملیاتی و فنی
  • 5. راهکارهای امنیتی و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 6. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش و تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 7. مبانی مهندسی پرامپت در محیط‌های ابری
  • 8. مدیریت حافظه و متن در تعامل با مدل‌های زبانی
  • 9. پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
  • 10. مفهوم تولید متن افزوده با بازیابی یا RAG
  • 11. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل با استفاده از دانش اختصاصی
  • 12. کاربرد هوش مصنوعی مولد در اتوماسیون فرآیندهای اداری
  • 13. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
  • 14. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 15. روش‌های نظارت و ارزیابی عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 16. مقیاس‌پذیری راهکارهای هوش مصنوعی با سرویس‌های مدیریت‌شده
  • 17. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخگویی مدل‌ها
  • 18. بررسی نقش هوش مصنوعی در توسعه و نگهداری نرم‌افزار
  • 19. امنیت داده‌ها و انطباق با مقررات در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 20. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند سازمانی
  • 21. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل و خلاصه‌سازی اسناد فنی
  • 22. ساختاردهی به خروجی‌های مدل برای استفاده در برنامه‌های کاربردی
  • 23. به‌کارگیری Agent‌ها برای اجرای وظایف خودکار
  • 24. روش‌های تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی
  • 25. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در AWS
  • 26. راهکارهای هوش مصنوعی چندوجهی برای پردازش تصویر و متن
  • 27. استفاده از محیط‌های توسعه ابری برای مدل‌سازی هوش مصنوعی
  • 28. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای مسئولیت‌پذیری
  • 29. پیش‌بینی و تحلیل روندها با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
  • 30. تجمیع سرویس‌های هوش مصنوعی برای ایجاد راهکارهای جامع
  • 31. بهینه‌سازی تعامل کاربر با رابط‌های هوش مصنوعی مولد
  • 32. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 33. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای رهگیری خطاهای مدل
  • 34. توسعه اپلیکیشن‌های ابری با قابلیت‌های هوش مصنوعی
  • 35. پایداری و در دسترس بودن سرویس‌های هوش مصنوعی در مناطق مختلف ابری
  • 36. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 37. خلاصه و جمع‌بندی راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در AWS
تگ‌ها: آموزش AWS پردازش ابری تکنولوژی ابری خدمات ابری آمازون رایانش ابری زیرساخت ابری مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی در کسب و کار هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.