فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای کاربردی هوش مصنوعی مولد با استفاده از LangChain و زیرساخت‌های ابری Amazon Bedrock

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای کاربردی هوش مصنوعی مولد با استفاده از LangChain و زیرساخت‌های ابری Amazon Bedrock

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی اکوسیستم Amazon Bedrock و سرویس‌های ابری مرتبط
• 3. آشنایی با مدل‌های بنیادین در Amazon Bedrock
• 4. مفاهیم پایه فریم‌ورک LangChain در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی مولد
• 6. مدیریت کلیدهای دسترسی و امنیت در سرویس‌های ابری
• 7. کار با مدل‌های متنی در Amazon Bedrock
• 8. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 9. استفاده از LangChain برای مدیریت زنجیره‌های فراخوانی
• 10. کاربرد حافظه در مدل‌های زبانی برای حفظ پیوستگی گفتگو
• 11. پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از LangChain
• 12. مفهوم تعبیه یا Embedding در پردازش متن
• 13. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری برای ذخیره‌سازی دانش
• 14. اتصال مدل‌های زبانی به منابع داده خارجی با استفاده از RAG
• 15. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 16. استفاده از LangChain برای مدیریت اسناد و متون طولانی
• 17. بهینه‌سازی پاسخ‌های مدل برای کاربردهای سازمانی
• 18. طراحی عامل‌های هوشمند یا Agents در LangChain
• 19. استفاده از ابزارهای خارجی توسط عامل‌های هوشمند
• 20. ایجاد زنجیره‌های تصمیم‌گیری خودکار
• 21. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش خطا
• 22. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. استفاده از مدل‌های چندوجهی در Amazon Bedrock
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های خلاصه‌سازی متن به صورت خودکار
• 25. تولید محتوای متنی با رویکردهای ساختاریافته
• 26. تجزیه و تحلیل داده‌های غیرساختاریافته با هوش مصنوعی
• 27. کاربرد هوش مصنوعی در استخراج اطلاعات از اسناد اداری
• 28. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های سازمانی در Bedrock
• 29. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در محیط‌های ابری
• 30. استفاده از قابلیت‌های Streaming در پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 31. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ تخصصی بر پایه دانش بومی
• 32. بررسی چالش‌های اخلاقی و انطباق با قوانین در هوش مصنوعی
• 33. تست و عیب‌یابی زنجیره‌های LangChain
• 34. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 35. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد
• 36. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در فضای ابری
• 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های Bedrock با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 38. ساخت برنامه‌های کاربردی با استفاده از ابزارهای Prompt Template
• 39. مدیریت خطا در زنجیره‌های پیچیده هوش مصنوعی
• 40. ارائه راهکارهای بومی‌سازی شده با مدل‌های زبانی