فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع استفاده از Amazon Bedrock و دستیار هوشمند Amazon Q در برنامه‌نویسی پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع استفاده از Amazon Bedrock و دستیار هوشمند Amazon Q در برنامه‌نویسی پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با ابزارهای هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی پلتفرم Amazon Bedrock و سرویس‌های ابری آمازون
• 3. تنظیم محیط توسعه و پیکربندی دسترسی‌های امنیتی در AWS
• 4. کار با کنسول مدیریت Amazon Bedrock و مدل‌های پایه
• 5. آشنایی با Amazon Q Developer و قابلیت‌های کدنویسی هوشمند
• 6. مدیریت احراز هویت و سطوح دسترسی در محیط‌های ابری
• 7. مبانی فراخوانی API مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پایتون
• 8. درک پارامترهای تنظیم مدل شامل دما و حداکثر طول توکن
• 9. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود پاسخ‌های مدل
• 10. پیاده‌سازی نخستین برنامه پایتون برای تعامل با مدل‌های Bedrock
• 11. استفاده از کتابخانه Boto3 برای ارتباط با سرویس‌های AWS
• 12. کار با مدل‌های متن‌محور Amazon Titan
• 13. تجزیه و تحلیل متون با استفاده از مدل‌های Claude در Bedrock
• 14. ایجاد سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از API
• 15. مدیریت پیام‌ها و تاریخچه گفتگو در چت‌بات‌های هوشمند
• 16. مفهوم نهادهای برداری و پایگاه‌داده‌های برداری در رایانش ابری
• 17. پیاده‌سازی بازیابی اطلاعات با استفاده از Amazon OpenSearch
• 18. مبانی تولید متن با قابلیت استناد به منابع خارجی
• 19. بهینه‌سازی کدهای پایتون با کمک دستیار Amazon Q
• 20. عیب‌یابی و رفع خطاهای برنامه‌نویسی با استفاده از هوش مصنوعی
• 21. مستندسازی خودکار کدهای پایتون با قابلیت‌های Amazon Q
• 22. تولید تست‌های واحد برای پروژه‌های نرم‌افزاری با هوش مصنوعی
• 23. کار با مدل‌های تبدیل متن به تصویر در Bedrock
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در ساختار برنامه‌های کاربردی
• 25. ملاحظات امنیتی در حفاظت از داده‌های ورودی و خروجی مدل
• 26. آشنایی با مفاهیم مسئولیت‌پذیری و اخلاق در هوش مصنوعی
• 27. مدیریت هزینه‌ها و مانیتورینگ سرویس‌های Bedrock در AWS
• 28. بهینه‌سازی تأخیر پاسخ‌دهی در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. استفاده از جریان‌های کاری خودکار برای توسعه نرم‌افزار
• 30. طراحی ساختار داده‌های ورودی برای مدل‌های چندوجهی
• 31. پیاده‌سازی قابلیت‌های خلاصه سازی متون طولانی
• 32. کاربرد مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل فایل‌های متنی و اسناد
• 33. اصول استقرار برنامه‌های پایتون مبتنی بر Bedrock در فضای ابری
• 34. به‌کارگیری Amazon Q در بازبینی و بهینه‌سازی کدهای پیچیده
• 35. توسعه ابزارهای هوشمند برای پردازش داده‌های ساختاریافته
• 36. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و تنظیمات آن‌ها
• 37. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش خطا
• 38. استفاده از قابلیت‌های Amazon Q برای درک کدهای قدیمی
• 39. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های Bedrock
• 40. توسعه یک پروژه نهایی: سامانه هوشمند مدیریت دانش سازمانی